完整的概率抽樣指南：定義、類型、步驟和提示

概率抽樣可讓母體中的每個成員都有均等的機率被選取到。此類抽樣能夠提供準確、無偏差的研究結果。繼續閱讀，了解概率抽樣的運作方式和使用時機。我們也將協助您理解概率抽樣與非概率抽樣之間的區別。

概率抽樣是一種抽樣方法，可從較大規模母體中隨機選取一小組人群（樣本）。然後，研究人員預測他們的回覆將符合母體的可能性。

舉例來說，假設您想衡量消費者對品牌擴展至東南地區的反應，卻無法對該區域的所有人進行合理的調查。這種樣本大小的處理難度偏高。透過概率抽樣，您就能調查一小組樣本來了解母體的情況。

概率抽樣是一種抽樣方法，可讓母體中的每個人被選取到的機率都相等且已知。隨機選取確保了樣本準確地反映出母體多元性。這種方法將選取偏誤降到最低，方便研究人員對母體進行統計推論。

成功的概率抽樣需滿足三個要求：

在樣本正確的情況下，您獲得的結果價值可媲美規模更大的問卷調查。接著，即可對樣本的偏好做出有效結論，並採取符合整體母體的行動。

概率抽樣最適合用來進行量化研究，這種研究旨在得出關於大型母體的結論。當調查母體過於困難或昂貴時，研究人員會使用這種抽樣策略來收集具代表性的資料。

例如，一家全國連鎖咖啡店正在擴展其客戶忠誠度計畫。在開始重大更新之前，必須先進行市場調查以了解客戶的反應。但是，聯絡所有客戶參與概念測試並不實際。

透過概率抽樣方法，該公司就能識別具代表性的客戶群樣本。可採用不同類型的抽樣方法，例如分層或群集抽樣，以確保樣本能夠反映出子群組的特徵。

具代表性樣本的回應將精確地代表大規模母體。因此，連鎖咖啡店的產品開發團隊可打造符合客戶需求的客戶忠誠度計畫，並且讓行銷團隊精準地確立該計畫在市場上的定位。

有鑑於初級研究的使用案例相當廣泛，多種抽樣類型可供選擇，以滿足多元的目標。概率抽樣方法是包括簡單隨機抽樣、分層隨機抽樣、群集抽樣和系統抽樣。

關於簡單隨機抽樣的重點包括：

您可根據共同代表整個母體的特徵，將許多母體劃分為更小的群組。這通常較簡單隨機抽樣獲得更準確的結果。

關於分層隨機抽樣的重點包括：

如同分層抽樣，群集抽樣也會將母體分成子群組或群集。但這就是兩種概率抽樣方法的不同之處。 

透過群集抽樣：

研究人員使用群集抽樣，以降低對龐大或地理上分散的母體進行調查的成本。但是，群集抽樣的抽樣誤差風險較高。每個集群都應該代表母體總數，但可能難以保證做到這點。

系統抽樣也稱為區間抽樣，與簡單隨機抽樣類似。 

在系統抽樣中：

系統抽樣比其他方法更簡單，因為它具有明確的選取流程，且不需要使用亂數產生器。但另一方面，最終的選取項目可能不如使用產生器時一般隨機。 

例如，假設您打算對組織內的員工進行調查問卷，而所有員工是按字母順序列出。您使用系統抽樣，選取每位編號帶 4 的員工做為樣本。不過假設這份清單同時也按團隊和資歷整理，您可能會選取太多或太少資深的人，導致您的樣本發生偏差。

抽樣設計對於有行動價值的研究極為重要。讓您的研究目標與抽樣方法保持一致，可確保樣本能夠準確地概括目標母體。

在不同抽樣方法之間做選擇時，請考慮以下因素：

如果研究資源有限或時間緊迫，研究人員可能需要依賴非概率抽樣。一起來探討這種方法吧。

簡單隨機抽樣、分層抽樣、群集抽樣和系統抽樣全都是概率抽樣的類型。但還有另一個抽樣技術範疇：非概率抽樣。 

研究人員會在探索型和定性研究中使用非概率抽樣。目標母體通常是具有特定專業知識、經驗或深入解析的人群。

這種抽樣方法比機率抽樣更容易產生偏差，因為不是隨機的樣本。也就是說，母體中的成員納入樣本的機率並不相同。事實上，有些成員被選取的可能性為零。但根據使用情境，樣本大小和結果不一定需要代表整個母體。

概率抽樣和非概率抽樣之間有什麼差異？

如果受訪者不感興趣或期望獲得報酬，可能很難讓他們回應概率抽樣的調查問卷。此外，若未用工具尋找並隨機選取受訪者，概率抽樣可能會耗費大量時間。

許多這類問題都可透過非概率抽樣來解決；該抽樣仍會抽取概率和抽樣原理來選取適當的調查問卷樣本。

在說到非概率抽樣時，研究人員可以利用多種選項。

使用概率抽樣有諸多好處。 

具體來說，簡單隨機抽樣和系統抽樣可讓實施過程更加人性化，您也可以在建立母體樣本時，根據需求決定細節程度。

分層抽樣會減少研究人員偏差；群集抽樣會限制研究變化性。在研究人員面臨期限壓力時，這兩種方法也非常實用。

每種方法優勢都有盲點，可能會不利於您的整體工作效率。

那麼，概率抽樣涉及哪些步驟？這並非真的如此複雜，但您需要有明確的目標。預先規劃並了解想要的結果，將有助您決定如何建立樣本和建立原因。

仔細考慮您有興趣進行調查的所有人士，同時也要了解任何應該刻意排除的人。

理想情況下，您的框架應該包含感興趣的母體中所有的成員，並且排除任何不屬於這類情況的人。

您是否需要群集和分層？您是否需要所有樣本成員都有相同的選取機率？請思考對您的研究領域、母體成員和資源有意義的事物。

根據目標母體，您可能很難找到適當的抽樣框架。即使有一個絕佳的框架，但為了決定最佳的選取策略，您可能也會被迫在成本、品質和及時性之間做出取捨。

有效的抽樣依賴研究人員投入時間，以改善方法並遵循最佳實務。

特別是在概率抽樣中，每個人被選取到的機會都必須均等。為了避免有意地排除您樣本中的某個人，你可能會留意阻礙群組參與的選擇。

例如，假設您想了解公眾對於廣泛的新移民法有何意見。如果您並未提供西班牙文版本的調查問卷，就可能無意間排除西班牙文使用者。他們的觀點也很寶貴，若無法參與，結果將無法真實反映公眾意見。

除了確保涵蓋主要區隔之外，您可能還需要增加樣本大小。較大的樣本可提升結果的準確性和代表性。

另一種取得更大樣本的方法？採取措施，將無回應率降到最低，這可能包括後續跟進或獎勵機制。您可能也會使用行銷調查問卷範本，以提高受訪者回應調查問卷的機率。

此外，您也可以利用多元化的調查問卷問題類型來改善抽樣流程，以取得經過參與者深思熟慮的深入解析。

透過前導性研究預先測試，有助於識別可能影響參與度或結果準確性、可靠性與代表性的問題。

技術工具可以確保真正的隨機選取項目，防止隱藏偏差影響樣本結果。您可能也會使用線上調查問卷受訪群，以協助取得隨機樣本。

概率抽樣可協助您得出關於目標母體的結論。但是，尋找適合研究的受訪者時需要仔細考量，有時還需要大量資源。如果您需要專家協助，SurveyMonkey Audience 可協助您快速接觸到合適的對象。