研究之所以被称为定量研究，是因为它是基于科学计算，需要用数学工具来分析事物的数量。
定量方法往往是结构化的、客观的、可衡量的、更科学的，需要大量的样本来收集消费者或用户的行为和态度，并努力使结果具有代表性和准确性。
所以问题是，如果要验证更大的样本量，有多大？如果我想研究我的用户，我需要访问他们所有人吗？显然，这是不现实的。更不用说每个人都愿意参加访问了，即使每个人都愿意，这也将是一个非常耗时和费力的项目，特别是在今天，所有的工作都是有效的。
同时，在某些领域，对于一些特殊群体来说，让所有合格群体参与访问也将是一个巨大的成本，显然不符合最佳投入产出比。因此，在进行定量研究时，我们必须理解一个词：样本类型包括
所谓抽样，就是按照一定的原则，从我们需要研究的所有目标群体中选择一定数量的样本，用他们的研究结果代表目标群体的整体结果。抽样的目的是通过推断部分选定的样本，要求我们提取的样本具有代表整体质量特征的性质，即抽样的代表性。例如，样本类型包括
如果我们想研究一个城市男性的平均身高，我们能在抽样时选择城市里所有的男篮球员吗？显然不是，因为篮球运动员的身高一般都很高，没有随机的代表性。为此，我们应该采用合适、合理的抽样方法，使样本更具代表性。
理论上，抽样方法有以下分类方法：样本类型包括
1.随机抽样：在随机抽样中，每个人都有相同的选择机会，给我们创造一个真正代表整体的样本的最佳机会。
2.非随机抽样：在非随机抽样中，选择所有元素的机会不同。因此，有一个显著的风险，即最终获得一个不具代表性的样本，它不会产生可推广的结果。
本文简要介绍了几种随机抽样的方法：
1.简单随机抽样：这是最随机的方法之一，每个成员都有机会提前选择，没有任何分组，完全有机会获得样本。更适合需要调查的整体目标群体数量不大，个体差异小的情况。
2.系统抽样：在这种类型的抽样中，第一个个体是随机选择的，其他个体是由固定的抽样间隔选择的。这种方法通常用于家庭研究。例如，首先随机选择社区的第一个家庭进行访问，然后按照右手的原则，每10个家庭进行一次访问。间隔的大小可以根据总组的数量和你想访问的数量来确定。
3.分组抽样：在分组抽样中，我们使用整体子组作为抽样单元，而不是个人。一般分为子组，称为组，并随机选择一个完整的组作为抽样样本。为了使用这种抽样方法，通常需要组之间的同质性，而组中的异质性。常用的城市区域抽样是分组抽样的体现。
4.分层抽样：在这种类型的抽样中，我们根据性别、年龄等不同特征将人口分为子组。分层抽样的特点是分为几个被排除在外的子组。然后我们从这些子组中选择样本：然后我们从这些子组中选择样本。
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