类:等概率抽样和不等概率抽样。等概率抽样,也称随机抽样,指总体中每一个体被选机会 相等。随机样本的代表性最高。不等概率抽样指总体中每一个体被选机会不等,它可以通过 某些加权的方法对不相等的概率做调整。 1.概率抽样设计的原则 (1)概率抽样的宗旨是要选择出足以代表总体的样本作为直接研究对象。这首先要求 抽样应在总体范围之内,而不是在总体中某一部分的范围内进行。如:某研究对象的总体是 在某地区的所有中学,抽样就不能只在重点中学的范围里进行。 (2)抽样必须是随机的。只有随机抽样,才能最大限度地避免因硏究者的倾向、好恶 或者某种人为的因素造成的样本系统误差。因为随机抽样规定,总体中的每一个独立的个体 都有相等的作为样本的机会。不管用哪一种概率抽样的具体方法,最后一个步骤总是随机抽 样 (3)对样本质的要求是与总体近似,量的要求是足以做出统计处理。在分层抽出样本 时,还要顾及各层次的样本数是否足以做统计处理。对于研究时间跨度大的教育研究来说, 在决定样本数量时,应把样本在研究中途可能丢失的量估计在内。对样本质与量的这些要求 是为了保证通过样本的研究,得到对总体的正确认识。 (4)抽样必须明确分析单位,即研究中采用的基本单位。在教育研究中分析单位是多 样的。它可以是个人,在对青少年各种状况的研究中,在对教师状况的研究中,往往多以个 人为分析单位。分析单位亦可以是群体或组织,如学校、城市、正式或非正式的学生团体。 社会的文化产品(如书籍、玩具、文章等)和社会事件(如学潮)等也可以做分析单位。不 同性质的总体和研究目的,要求采用不同的分析单位 (5)在满足上述原则要求的情况下,概率抽样时还应考虑到经济、实用的原则。样本 不是越多越好,抽样方法不是越复杂越好。 抽样设计时如果不注意上述这些原则,抽出的样本就会失去代表总体的价值。对样本研 究得出的结论也会失去说明总体的可能,自然也不可能在更广的范围内推广,那么抽样这个 工作本身就失去了它的全部意义。① 2.概率抽样的基本方法 (1)简单随机抽样 按照概率论的原理,抽样时不对总体进行分组、排列,尽可能使总体中的每个个体都有 均等机会被选。其优点是:没有偏见,简单易行,特别适用于同质性的总体,但在总体规模 过大时(通常限于1000以内),或总体异质性高时不适合。有两种具体操作方法 重复抽样。一般用于小规模的总体。在重复抽样中,已经被选中的个体仍放回总体中 所以同一样本有可能不止一次地出现。根据抽样理论,重复抽样比较完善。 不重复抽样。在总体比较大时,不重复抽样与重复抽样的结果相差很小,所以比较多地 使用不重复抽样。具体方法是被选为样本的个体不再放回总体,同一样本中,每个个体只能 出现一次。 (2)分层抽样 分层抽样是将总体按照一定标准分为几层,然后从每层中随机抽取样本,把它们合在一 起,组成总体的样本。这种方法兼顾了总体的各个层面、不同类型的个体,特别适合于研究 复杂、异质的教育现象。至于分层的数量与标准,要根据总体情况进行。比如,学生的数学 成绩90分以上的占10%:808分的占35%:70—7分的占43%;60—69分的占 24%。按照这四个成绩类别进行分层抽样,使样本中各类成绩的比例也相等。 分层抽样的步骤:第一,了解总体特征的差异,按照特征差异进行分组,计算各组在总 叶澜著:《教育研究及其方法》,中国科学技术出版社1990年版,第74-76页。8 类：等概率抽样和不等概率抽样。等概率抽样，也称随机抽样，指总体中每一个体被选机会 相等。随机样本的代表性最高。不等概率抽样指总体中每一个体被选机会不等，它可以通过 某些加权的方法对不相等的概率做调整。 1．概率抽样设计的原则 （1）概率抽样的宗旨是要选择出足以代表总体的样本作为直接研究对象。这首先要求 抽样应在总体范围之内，而不是在总体中某一部分的范围内进行。如：某研究对象的总体是 在某地区的所有中学，抽样就不能只在重点中学的范围里进行。 （2）抽样必须是随机的。只有随机抽样，才能最大限度地避免因研究者的倾向、好恶 或者某种人为的因素造成的样本系统误差。因为随机抽样规定，总体中的每一个独立的个体 都有相等的作为样本的机会。不管用哪一种概率抽样的具体方法，最后一个步骤总是随机抽 样。 （3）对样本质的要求是与总体近似，量的要求是足以做出统计处理。在分层抽出样本 时，还要顾及各层次的样本数是否足以做统计处理。对于研究时间跨度大的教育研究来说， 在决定样本数量时，应把样本在研究中途可能丢失的量估计在内。对样本质与量的这些要求 是为了保证通过样本的研究，得到对总体的正确认识。 （4）抽样必须明确分析单位，即研究中采用的基本单位。在教育研究中分析单位是多 样的。它可以是个人，在对青少年各种状况的研究中，在对教师状况的研究中，往往多以个 人为分析单位。分析单位亦可以是群体或组织，如学校、城市、正式或非正式的学生团体。 社会的文化产品（如书籍、玩具、文章等）和社会事件（如学潮）等也可以做分析单位。不 同性质的总体和研究目的，要求采用不同的分析单位。 （5）在满足上述原则要求的情况下，概率抽样时还应考虑到经济、实用的原则。样本 不是越多越好，抽样方法不是越复杂越好。 抽样设计时如果不注意上述这些原则，抽出的样本就会失去代表总体的价值。对样本研 究得出的结论也会失去说明总体的可能，自然也不可能在更广的范围内推广，那么抽样这个 工作本身就失去了它的全部意义。① 2．概率抽样的基本方法 （1）简单随机抽样 按照概率论的原理，抽样时不对总体进行分组、排列，尽可能使总体中的每个个体都有 均等机会被选。其优点是：没有偏见，简单易行，特别适用于同质性的总体，但在总体规模 过大时（通常限于 1000 以内），或总体异质性高时不适合。有两种具体操作方法。 重复抽样。一般用于小规模的总体。在重复抽样中，已经被选中的个体仍放回总体中， 所以同一样本有可能不止一次地出现。根据抽样理论，重复抽样比较完善。 不重复抽样。在总体比较大时，不重复抽样与重复抽样的结果相差很小，所以比较多地 使用不重复抽样。具体方法是被选为样本的个体不再放回总体，同一样本中，每个个体只能 出现一次。 （2）分层抽样 分层抽样是将总体按照一定标准分为几层，然后从每层中随机抽取样本，把它们合在一 起，组成总体的样本。这种方法兼顾了总体的各个层面、不同类型的个体，特别适合于研究 复杂、异质的教育现象。至于分层的数量与标准，要根据总体情况进行。比如，学生的数学 成绩 90 分以上的占 10%；80——89 分的占 35%；70——79 分的占 43%；60——69 分的占 24%。按照这四个成绩类别进行分层抽样，使样本中各类成绩的比例也相等。 分层抽样的步骤：第一，了解总体特征的差异，按照特征差异进行分组，计算各组在总 ①叶澜著：《教育研究及其方法》，中国科学技术出版社 1990 年版，第 74-76 页