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抽樣法 1(sampling procedures)(110-2)。被抽查的這一部分人口叫作一個樣本 2(sample)。一個總體是作為調查研究對象所有單位(elements3)的一個集群。一個抽樣單位 4(sampling unit)(110-2)、家庭(115-1)或戶(110-3)，抽樣單位則可以是個人、戶、住宅區、市或地區。樣本包含許多按照抽樣方案 5(sampling scheme)或抽樣計劃 5(sampling plan)抽選出來的抽樣單位。
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用隨機辦法抽取各個單位而得到的樣本，叫作隨機樣本 1(random sample)或概率樣本 1(probability sample)。如果有一張列有全部抽樣單位的完整的清單，就叫作一個抽樣框架 3(sampling frame)。簡單隨機抽樣 4(simple random sampling)是從抽樣框架中隨機 2(random)抽取一定比例的單位。這一比例叫作抽樣比例 5(sampling fraction)或抽樣比 5(sampling ratio)。系統樣本 6(systematic sample)是從把抽樣單位按順序編號的框架中有系統地抽取 7(drawn systematically)出來的樣本， 按照第n個、第(n+s)個、第(n+2s)個……等單位抽取；在這裡，n不大於s，而且數目n是隨機抽選的。在整群抽樣 8(cluster sampling)中，總體單位不是一個一個抽取，而是一群一群 9(clusters)抽取的。
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在分層隨機抽樣 1(stratified random sampling)中，人口按照某些特徵被分成很多層 2(strata)(161-4)。各個層就所研究的那些特徵而言是會比整個人口更為均勻(134-4)。在抽樣時，不同層可以使用不同的抽樣比例(161-5)。多級抽樣 3(multi-stage sampling)是把樣本抽選分幾個階段進行的方法，首先抽選一個由第一級抽樣單位 4(primary units)(101-1），再從其中選取第二級抽樣單位 6(secondary units)的分支樣本 5(sub-sample)，這一過程可以逐次進行。如果沒有較好的抽樣框架時，可以從地圖上選取一些地區作為樣本。這種方法叫作地區抽樣 7(area sampling)。
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概率樣本(161-1）是用隨機方法來取得有代表性的樣本 1(representative sample)，也就是說，該樣本除了隨機波動外，在所研究的各個特徵方面是對這一人口的真實的反映。另一種定額抽樣 2(quota sampling)(204-2)會規定其樣本中必要包括的各類抽樣單位的定額 3(quota)。在定額範圍內，調查員可以任意選擇抽樣單位。
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人口參數 1(population parameter)是說明一個總體的特徵的數值。統計估計 2(statistical estimation)是一種方法，用這種方法可以從樣本中估算總體參數的數值。這樣的估計值必然包含抽樣誤差 3(sampling errors)，其大小通常用標準誤差 4(standard error)來衡量。有時除估計值外，還給出一個可信區間 5(confidence interval)，來表明估計值可能存在於某些預定概率之間。當兩個數值之間的差別是由於偶然性而出現的，這種情形的概率低於某一稱為顯著性水平 7(level of significance)的既定數值時，這一差別便稱為顯著差別 6(significant difference)。例如，若這一差別系偶然出現的，這種情形的概率低於0.05，則這一差別便以5%的水平成為顯著差別。除抽樣誤差外，觀察誤差 8(observation errors)或回應誤差 8(response errors)也會影響估計值。這種誤差通常也包括調查員偏誤 9(interviewer biases)，即調查員在收集原始數據時所造成的系統誤差。
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