数据分析中面临的最大障碍之一是处理大量的数据。每当你对某一特定人群进行研究时，对整个人群进行研究是不现实的，甚至是不可能的。那么，我们如何克服这个问题呢?有没有一种方法可以选择代表整个数据集的数据子集?事实证明，是有的。在数据分析中，有几种不同类型的抽样技术，你可以用于研究，而不必调查整个数据集。bluehost香港服务器提供商分享你应该知道的数据分析中的抽样技术类型
什么是抽样?
它是指从一个群体中选择一个单独的群体来研究整个群体的做法。
比方说，我们想知道一个城市中使用iPhone的人的百分比。一种方法是给该城市的每个人打电话，问他们使用什么类型的手机。另一种方法是找一个较小的个体子群，问他们同样的问题，然后用这些信息作为总人口的近似值。
然而，这个过程并不像它听起来那么简单。无论何时你采用这种方法，你的样本量必须是理想的–它不应该太大或者太小。然后，一旦你决定了你的样本大小，你必须使用正确的抽样技术类型来收集人口中的样本。归根结底，每种抽样类型都属于两大类：
- 概率抽样 – 使用随机选择技术来选择样本。
- 非概率抽样–基于某些标准的非随机选择技术被用来选择样本。
数据分析中的抽样技术类型
现在，让我们来讨论一下数据分析中的抽样类型。首先，让我们从概率抽样技术开始。推荐阅读：《被数据分析重塑的5个行业》
概率抽样技术
概率抽样技术是抽样技术的重要类型之一。概率抽样允许人口中的每个成员有机会被选中。当你想要产生代表整个人口的结果时，它主要用于定量研究。
1. 简单随机抽样
在简单随机抽样中，研究者随机地选择参与者。有一些数据分析工具，如随机数生成器和随机数表的使用，是完全基于偶然性。
例如：研究者给公司数据库中的每个成员分配一个从1到1000的数字(取决于你公司的规模)，然后用随机数生成器来选择100个成员。
2. 系统性抽样
在系统抽样中，每个人群也像简单随机抽样一样被赋予一个号码。然而，不是随机产生数字，而是以固定的时间间隔选择样本。
例子：研究人员给公司数据库中的每个成员分配一个号码。不是随机产生数字，而是随机选择一个起点(比如5)。从这个数字开始，研究者选择名单上的每一个人，比如说第10个人(5、15、25，以此类推)，直到获得样本。
3. 分层抽样
在分层抽样中，人口根据某些特征(年龄、性别、收入等)被细分为子组，称为分层。形成子组后，你可以使用随机或系统抽样来为每个子组选择样本。这种方法可以让你得出更精确的结论，因为它可以确保每个子群体都有正确的表示。
例子：如果一家公司有500名男性员工和100名女性员工，研究人员希望确保样本也能反映出性别。因此，人口根据性别被分为两个子组。
4. 集群抽样
在聚类抽样中，人口被划分为子组，但每个子组都有与整个样本相似的特征。你不是从每个子组中选择一个样本，而是随机选择整个子组。这种方法在处理大型和多样化的人口时很有帮助。
例子：一家公司在全球十个城市有一百多个办事处，这些办事处有大致相同数量的类似工作角色的员工。研究人员随机选择2到3个办事处，并将其作为样本。推荐阅读：《如何结合WordPress与谷歌分析（Google Analytics）进行数据分析》
下面是下一种类型的抽样技术，即非概率抽样技术。
非概率抽样技术
非概率抽样技术是抽样技术的重要类型之一。在非概率抽样中，不是每个个体都有机会被纳入样本中。这种抽样方法更容易、更便宜，但也有抽样偏差的高风险。它通常用于探索性和定性研究，目的是对人群有一个初步了解。
1. 方便取样
在这种抽样方法中，研究者只是选择他们最容易接触到的个体。这是一种收集数据的简单方法，但无法判断样本是否能代表整个人口。所涉及的唯一标准是人们有机会并愿意参与。
例子：研究人员站在一家公司外面，要求进来的员工回答问题或完成调查。
2. 自愿回应抽样
自愿回应抽样与方便抽样类似，唯一的标准是人们愿意参与。然而，不是由研究人员选择参与者，而是由参与者自己自愿参加。
例子：研究者向公司的每个员工发送调查问卷，让他们选择参加调查。
3. 目的性抽样
在目的性抽样中，研究者利用他们的专业知识和判断力来选择他们认为最合适的样本。当人口非常少，而研究者只想获得有关某一特定现象的知识，而不是进行统计推断时，通常会使用这种方法。
例子：研究者想了解某公司残疾员工的经历。所以，样本是有目的地从这个人群中选取的。
4. 雪球抽样法
在雪球抽样中，研究参与者为研究招募其他参与者。当研究需要的参与者很难找到时，就会使用这种方法。它之所以被称为雪球抽样，是因为它就像一个雪球，沿途会吸收更多的参与者，而且规模越来越大。
例子：研究者想了解一个城市中无家可归者的经历。由于没有详细的无家可归者名单，所以不可能进行概率抽样。获得样本的唯一方法是与一个无家可归者取得联系，然后由他将你与某一地区的其他无家可归者取得联系。
这就是所有关于抽样技术的类型。
使用哪种抽样技术?
在这篇关于数据分析中的抽样技术类型的文章中，我们涵盖了关于概率和非概率抽样技术的一切内容。对于任何类型的研究来说，在深入研究之前选择正确的抽样技术是非常必要的。你的研究的有效性在很大程度上取决于你选择的样本。这些只是最主要的抽样技术类型，还有很多你可以选择的技术来完善你的研究。为了成为一名数据分析师，你必须清楚地知道你应该在什么时候使用什么抽样技术。推荐相关阅读：《怎样为网站安装GA谷歌数据分析工具》
