什么是代表性样品？
代表性样本是试图准确反映较大群体特征的总体子集。 例如，一个由30名学生组成的教室，其中15名男性和15名女性，可以生成一个代表性样本，其中可能包括6名学生：3名男性和3名女性。
代表性的样本
重要要点
- 代表性样本是一种可用于获得对目标人群的见解和观察的技术。代表性样本是一个小型子集组，旨在按比例反映目标人群中的特定特征。代表性样本通常会产生最佳结果，但它们可能是最难获得的样品类型。
了解代表性样本
抽样用于统计分析方法中，以获取有关人群的见解和观察结果。 统计人员可以使用各种抽样方法来构建样本，以寻求满足其研究目标的样本。 代表性样本是一种抽样方法。 该方法使用分层随机抽样来帮助识别其组成部分。 其他方法可以包括随机抽样和系统抽样。
一个有代表性的样本试图在整个被调查人群中选择与关键特征相匹配的成分。
统计人员可以选择最能满足其研究目标的代表性特征。 通常，代表性样本特征集中于人口统计类别。 关键特征的一些示例可以包括性别，年龄，受教育程度，社会经济地位和婚姻状况。 通常，被检查的人口越多，可能出现的特征就越多。
抽样方法
选择采样方法可能取决于多种因素。 代表性样本通常是抽样分析的理想选择，因为它们有望产生与整个人群紧密相关的见解和观察结果。
当样本不具有代表性时，可以称为随机样本。 尽管随机抽样是一种简化的抽样方法，但抽样风险较高，有可能导致错误的结果或昂贵的策略。 随机抽样可以完全随机选择其组成部分，例如从列表中随机选择名称。 再次使用课堂示例，一个随机样本可能包括六个男学生。
系统采样是另一种试图将其组件系统化的采样方法。 这种抽样可以包括从人口列表中选择每五分之一的人来收集样本。 尽管此方法采取系统的方法，但仍可能会产生随机样本。
分层随机抽样
在创建代表性样本时，分层随机抽样可能是该过程的重要组成部分。 分层随机抽样检查人口群体的特征，并将人口细分为所谓的阶层。 按层划分人口有助于分析师根据人口比例轻松地从每个层中选择合适的人数。 尽管此方法比较耗时，并且由于需要更多的前期信息而通常会更昂贵，但是生成的信息通常质量更高。
代表抽样的其他注意事项
通常期望有代表性的样品产生最好的结果集合。 代表性的样本以收集结果，见解和观察而著称，可以放心地依赖这些样本作为正在研究的较大人群的代表。 因此，代表性抽样通常是营销或心理学研究的最佳方法。
尽管代表性样本通常是选择的抽样方法，但它们确实存在一些障碍。 通常，从时间，预算和精力上收集建立代表性样本所需的数据是不切实际的。 使用分层随机抽样，研究人员必须确定特征，将总体分为多个层次，并按比例选择代表样本的个人。
通常，要研究的人口目标越大，代表性抽样就越困难。 对于非常庞大的人口（例如整个国家或种族），此方法可能特别困难。 在与大量人口打交道时，也可能难以获得所需的成员参加。 例如，太忙而无法参加的个人在代表性样本中的代表性不足。 （有关阅读，请参阅“代表性样本与随机样本：有什么区别？”）
