心理学科研思路复习资料题库.doc

心理学研究方法
科学的目的：
1.描述（描述和说明事实真相）-问卷调查、访谈法、相关研究、标准化自然观察
2.解释3.预测4、控制
一般人的探索方法：惯常法、权威法、直觉法、推理法
心理科学研究的特殊性：
1、研究对象与研究者的特殊性2、研究过程的特殊性3、研究方法的特殊性
量化研究与质性研究的区别
v 量化研究与质性研究各有其发展的传统，量化研究受到实证主义影响甚深，早期质性研究也有浓厚的实证意味。但是，一般而言，质性研究侧重自然情境的探究，重视人们意义的建构与情境脉络的影响，以及研究本身含涉的价值等；量化研究则侧重于变量的控制，重视探索变量之间的关系，甚至进行预测，强调价值中立。
v 量化研究侧重于、而且比较多地依赖于对事物的测量和计算。质性研究则侧重于和依赖于对事物的含义、特征、隐喻、象征的描述和理解。
v 量化研究与质性研究不是回答同一问题的不同的方法，相反，这两种方法构造不同的的途径来回答不同类型的问题。
v 质性研究与量化研究形成一个连续统一体。
v 任何一项研究在总体上必须有一个界定，要么是质性研究，要么是量化研究；这决定了研究设计的性质和基本思路。

研究伦理
科学研究的特征
系统性、重复性、证伪性、开放性（多视角、公开性、可争辩性、无禁区）、客观性
实证主义方法论
研究对象：研究可观察的行为和可观察到的现象；
研究方式：类似自然科学那样研究心理现象；具体、客观的观察，经验概括，可重复
量化研究

以人为被试的研究伦理
1、 保护被试者原则2、知情同意原则3、退出自由原则4、保密原则

选题
研究主题从何而来？
1、来自生活的灵感2、实际需要3、理论发展4、技术发展的推动5、借鉴他人的灵感
选题的步骤－沙漏法
1 ．选取研究主题：
研究主题可以包含多个不同的研究问题
2 ．形成研究问题
通过过滤而聚焦到一个具体的问题
3 ．确定研究问题
通过操作化定义等方式使问题精确化

1.缩小问题的内容范围——多维交叉法
第一维度——空间维度。
第二个维度——研究对象维度。（个人、群体）
第三维度——时间维度。
第四维度——问题维度。问题维度也是研究的范围维度。选题的过程是一个需要将复杂问题简单化的过程。
第五维度——方法维度。
2、清楚明确地陈述问题
① 选题基本要素的表述要完整。研究对象和研究问题的表述必不可少。
② 选题的表述用语必须严谨。
③ 除单纯的描述性研究外，问题的陈述至少包含两个变量。
科研选题的原则
v 弗林克尔和瓦伦(2004)提出好的研究问题应该具备四个基本特征：
(1)问题是切实可行的
(即它在有限的时间、精力或财力下就可以完成)；
(2)问题是清楚的
(即大多数人都知道你在研究什么并且会同意这个问题中的关键语词的意思)；
(3)问题是有意义的
(即它值得研究，因为它将增加有关人类及生存环境的重要知识)；
(4)问题是符合道德的
(即它将不会造成对人类生理或心理上的伤害，或者对人类所生存的自然环境或社会环境造成损害)。
文献综述：也称文献回顾或者文献评论，指的是对到目前为止的、与某一问题领域相关的各种文献进行系统的查阅和分析，以了解该领域研究状况的过程。
对于选题的帮助，具体表现在以下三个方面：
§ 第一，有助于寻找知识的空白点。
§ 第二，有助于发现矛盾的结果。
§ 第三，重复已发表的研究。
关键词：能表达文献主要内容，表征文献所属基本问题领域的一些词语。
文献的质量
v 经评审的()国际学术期刊()
v 博士学位论文
v 专利
v 国际权威机构的报告
v 经评审的国际会议(英文)论文(收录于论文集)
v 经评审的国内核心学术期刊()
v 公认的好书(教材/研究专著等)
v 硕士学位论文
v 国际一般期刊或杂志()或书()或报告()
v 经评审的国内会议论文
v 国内一般期刊或杂志或书或报告
v 本科毕业论文
v 报纸/互联网，等等
阅读文献有几个原则：
1 从最新的文献开始读——了解该领域的新近研究成果
2 多数文章看摘要，少数文章看全文
3 集中时间看文献
文献综述报告结构
v 1、引言：简要描述研究问题的性质，并进一步陈述研究问题（为什么研究？研究问题的定义？......）
v 2、综述的主体：简要报告其他人的发现与观点。通常将相关的研究放在一起讨论，并用小标题进行分类；详细介绍主要的研究工作，略提相对次要的研究
v 策略：时间、流派、代表人物
v 3、总结：给出已有知识与观点的全貌
v 4、结论：
v 5、参考文献：引用过的文献、其他索引（不少于20篇近期研究）
文献综述的格式和内容一般可粗略分为六部分：
v 序言
v 历史发展
v 现状分析
v 改进建议
v 趋向预测
参考文献目录（不少于20篇近期研究）
研究设计的具体内容
v 1、确定研究目的
v 2、确定研究变量和观察指标
v 3、提出研究假设
v 4、确定研究对象的抽样
v 5、选择研究方法
v 6、准备研究工具和材料
v 7、确定研究程序和步骤
v 8、确定如何整理和分析研究的数据资料
心理学研究变量的类型
① 自变量（ ）
v 什么是自变量（刺激变量、独立变量）
v 定义：由研究者掌握、在性质和数量上可以变化的、可以操作或测量的条件、现象或特征。
自变量的类型（4种）
v 刺激特性自变量：教学材料的长度、难度；物理、化学刺激；符号刺激
v 环境自变量：环境的任何变化特性都可作为自变量使用，时间是最常用的环境变量（不同时间的学习与记忆保持的关系）
v 被试者自变量：被试者本身具有的特性，在一定程度上是恒定的。如人口学变量：
社会变量（宗教、民族、语言......）、经济变量（职业、收入......）、 生物学变量（性别、年龄......）、地域变量（来源地：城市、农村、经济发达、欠发达、落后地区......）
v 暂时被试变量：不是按照被试本来存在的特性进行处理或者操作（例如性别），而是将组内被试的自然特性或者习惯的行为方式加以人为改变，而形成的暂时的被试变量。如：动机（通过一定的实验操作，使几组被试呈现不同的动机状态）、疲劳......
② 因变量（ ）
v 什么是因变量（反应变量、依变量、输出变量）
v 是被研究者（主试）观察和测量的自变量带来的效果。通常当主试者引入、除去或改变自变量时，因变量会跟着出现、消失或改变。（因变量的变化以自变量变化为依据）
B、因变量的类型（3种）
v 骨骼肌的运动反应(如按键反应）
v 生理反应（如皮肤电反射、脑电、心率、血压、腺体（如唾液滴数）反应等）
v 口头及书面报告，如被试的学习成绩；有、无回答；默写识记的单词、主观幸福感程度（它也可能是自变量）等
③ 调节变量中介变量
v 调节变量（ ）
§ 是一种特殊的变量，具有自变量的作用，也称之为“次自变量” 有时候，自变量与因变量的关系会受到另一个变量的影响而改变，这第三个变量称之为调节变量。它影响因变量和自变量之间关系的方向(正或负)和强弱.
v 中介变量（ ）
§ 也称中间变量，是介于原因和结果之间，自身隐而不显，起媒介作用的变量。
④ 控制变量
v 控制变量（额外变量）：它是指除自变量以外一切可能影响因变量、因而对实验可能起干扰作用的因素。它往往与实验目的无关，但又对被试的反应有一定影响的变量。
v 变量的相互关系
v 任何特定的研究都不会只局限于一个自变量和因变量，往往自变量、因变量、调节/中介变量、控制变量会同时存在，且相互影响。
v 练习
v 例如，课堂教学中采用多媒体教学和口头讲授教学效果的比较研究
v 假设：采用多媒体教学效果优于口头讲授教学效果
v 自变量：授课的方式（多媒体教学与口头讲授教学）
v 因变量：学习效果的测量（可以是统一的考试）
v 无关变量：授课时数、内容、学生原有水平、练习时间等
v 调节变量：性别、智商
v 中介变量：注意力、新颖性
选定课题后，根据事实和已有资料对研究课题设想出的一种或几种可能的答案、结论，即“研究假设”
研究假设提出的依据
第一， 心理与教育科学理论 第二，研究者的日常经验和观察
第三， 自己和他人以前的研究成果 第四，丰富的想象力和创造力
研究假设的基本类型
第一， 预测性假设。第二，相关性假设。第三，因果性假设。
评价研究假设的标准
第一，研究假设的提出应有一定的依据；
第二，研究假设一般应对两个或两个以上变量的关系作出推测；
第三，研究假设应以陈述句的形式出现；
第四，研究假设应当是能够检验的；
第五，研究假设应简单、明了。

抽样误差( )——代表性误差
样本统计值与所要推论的总体参数值之间的均差值就称为抽样误差。
抽样的类别分为两大类：非概率抽样和概率抽样。
v 非概率抽样：指根据研究任务的要求和对调查对象的分析，主观地、有意识地在研究对象的总体中进行选择。
v 概率抽样：就是使总体中的每一个单位都有一个已知的、不为零的概率进入样本的抽样方法。
概率抽样
（一）随机抽样
v 随机抽样又称概率抽样，是指严格按照随机原则来抽取样本，要求总体中每个单位都有被抽取的同等机会。随机抽样法又分为下列五种不同的抽样方法：
a、简单随机抽样
v 简单随机抽样，也称纯随机抽样，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。
v 它是最基本的概率抽样形式，也是其他几种随机抽样方法的基础。
v 简单随机抽样的具体作法有：
1、直接抽选法
v 直接抽选法，即从总体中直接随机抽选样本。
2、抽签法
v 先将总体中的所有个体编号（号码可以从1到N），并把号码写在形状、大小相同的号签上，号签可以用小球、卡片、纸条等制作，然后将这些号签放在同一个箱子里，进行均匀搅拌。（有奖竞猜）抽签法简便易行，当总体的个体数不多时，适宜采用这种方法。
3、随机数字表法
v 随机数字表法，即利用随机数表作为工具进行抽样。随机数表（见样例）又称乱数表，是将0至9的10个数字随机排列成表，以备查用。其特点是，无论横行、竖行或隔行读均无规律。因此，利用此表进行抽样，可保证随机原则的实现，并简化抽样工作。
v 其步骤是：① 确定总体范围，并编排单位号码；② 确定样本容量，你要抽多少？比如，总体是300，你要抽100，这个就是你确定的样本容量；③ 抽选样本单位，即从随机数表中任一数码始，按一定的顺序(上下左右均可)或间隔读数，选取编号范围内的数码，超出范围的数码不选，重复的数码不再选，直至达到预定的样本容量为止；④ 排列选中的数码，并列出相应单位名称。
v 举例说明如何用随机数表来抽取样本。
应用：简单随机抽样( )是其它抽样方法的基础,因为它在理论上最容易处理,而且当总体单位数N不太大时,实施起来并不困难。但在实际中,若N相当大时,简单随机抽样就不是很容易办到的。首先它要求有一个包含全部N个单位的抽样框；其次用这种抽样得到的样本单位较为分散,调查不容易实施。因此，在实际中直接采用简单随机抽样的并不多。
n 缺点：只适用于总体单位数量有限的情况，否则编号工作繁重；对于复杂的总体，样本的代表性难以保证；不能利用总体的已知信息等。在市场调研范围有限，或调查对象情况不明、难以分类，或总体单位之间特性差异程度小时采用此法效果较好。
b等距随机抽样
v 等距随机抽样也称机械随机抽样或系统随机抽样，是指按照一定的间隔，从根据一定的顺序排列起来的总体单位中抽取样本的一种方法。
v 具体做法是：首先将总体各单位按照一定的顺序排列起来，编上序号；然后用总体单位数除以样本单位数得出抽样间隔；最后采取简单随机抽样的方式在第一个抽样间隔内随机抽取一个单位作为第一个样本，再依次按抽样间隔做等距抽样，直到抽取最后一个样本为止。
c、分层随机抽样
v 分层随机抽样，也称类型随机抽样，是指首先将调查对象的总体单位按照一定的标准分成各种不同的类别(或组)，然后根据各类别(或组)的单位数与总体单位数的比例确定从各类别(或组)中抽取样本的数量，最后按照随机原则从各类(或组)中抽取样本。
v 类型随机抽样的优点是，它适用于总体单位数量较多、内部差异较大的调查对象。例如调查中国人。与简单随机抽样和等距随机抽样相比较，在样本数量相同时，它的抽样误差较小；在抽样误差的要求相同时，它所需的样本数量较少。类型随机抽样的缺点是，必须对总体各单位的情况有较多的了解，否则无法作出科学的分类。而这一点在实际调查之前又往往难以做到。
d、整群随机抽样
v 整群随机抽样，又称聚类抽样，是先把总体分为若干个子群，然后一群一群地抽取作为样本单位。它通常比简单随机抽样和分层随机抽样更实用，像后者那样，它也需要将总体分成类群，所不同的是，这些分类标准往往是特殊的。具体做法是：先将各子群体编码，随机抽取分群数码，然后对所抽样本群或组实施调查。因此，整群抽样的单位不是单个的分子，而是成群成组的。凡是被抽到的群或组，其中所有的成员都是被调查的对象。这些群或组可以是一个家庭、一个班级，也可以是一个街道、一个村庄。
（二）非随机抽样
v 常用非随机抽样的方法主要有以下几种：
v 1、偶遇抽样
v 偶遇抽样，也称方便抽样，是指调查者将自己在特定场合下偶然遇到的对象作为样本的一种方法。
v 2、立意抽样
v 立意抽样，也称主观抽样，它是调查者根据自己的主观印象、以往的经验和对调查对象的了解来选取样本的一种方法；这种抽样适用于那些总体范围较小、总体单位之间的差异较大的调查，这种方法具有很大的主观随意性。
v 3、配额抽样
v 配额抽样，也称定额抽样，即调查者首先确定所要抽取样本的数量，再按照一定的标准和比例分配样本，然后从符合标准的对象中任意地抽取样本。
v 在民意调查中经常使用。
v 4、滚雪球抽样
v 滚雪球抽样，即以少量样本为基础，逐渐扩大样本的规模，直至找出足够的样本。此法适用于对调查总体不甚清楚的情况，常用于探索性的实地研究，特别适用于对小群体关系的研究。例如我们要了解某个人经常交往的社会圈子，就可以通过这个人提供的线索找到更多与他有关联的人
科研课题的来源：来自生活的灵感、实际需要、理论发展、技术发展的推动、阅读移植方法
选择课题不可研究的问题
1 价值问题、2 形而上学问题、3 不可能完成的问题、4 需要创造不可能条件的问题
选题的步骤－沙漏法
1 ．选取研究主题：
研究主题可以包含多个不同的研究问题
2 ．形成研究问题
通过过滤而聚焦到一个具体的问题
3 ．确定研究问题
通过操作化定义等方式使问题精确化
缩小问题的内容范围——多维交叉法
第一维度——空间维度。第二个维度——研究对象维度。个人、群体 第三维度——时间维度。第四维度——问题维度（问题维度也是研究的范围维度）。第五维度——方法维度。
清楚明确地陈述问题
① 选题基本要素的表述要完整。
② 选题的表述用语必须严谨。
③ 除单纯的描述性研究外，问题的陈述至少包含两个变量。
新颖的选题一般包括四类：
一是尚无人涉足的处女地；二是学科前沿的理论探讨；
三是老问题的新视察，新问题发掘或新策略新方法的运用；
四是海外新理论新视点的引进推广或我国古代理论和传统的延承研究。
文献的质量
v 经评审的()国际学术期刊()
v 博士学位论文
v 专利
v 国际权威机构的报告
v 经评审的国际会议(英文)论文(收录于论文集)
v 经评审的国内核心学术期刊()
v 公认的好书(教材/研究专著等)
v 硕士学位论文
v 国际一般期刊或杂志()或书()或报告()
v 经评审的国内会议论文
v 国内一般期刊或杂志或书或报告
v 本科毕业论文
v 报纸/互联网，等等

论文具体阅读程序
1.多数文章看摘要，少数文章看全文 2.集中时间看文献 3.做好记录和标记
文献的来源常犯错误
v 研究范围太大、无从下手：
v 主攻不清楚：
v 问题太小、意义不大：
v 现有条件下课题太难，资料缺乏等：
研究设计
研究设计：广义上，一个研究设计包括研究计划的全过程（从选题开始一直到课题结束并进行结论推广）；狭义上，研究设计指对整个研究工作进行规划，制定出探索特定心理现象或者问题的具体策略，确定研究的最佳途径，选择恰当的研究方法，并制定详细的操作步骤及研究方案等等。步骤1、根据研究目的，选择研究变量并提出研究假设。2、确定和安排研究对象。3/选择研究工具、选择合适的资料搜集的方法、资料分析的方法等.
研究设计的具体内容：
1、研究目的：一般在选题阶段就完成了（你为什么研究？）
2、研究变量和观察指标：确定究竟研究什么、操纵什么、观察什么？
3、研究假设 4、研究对象 5、选择研究的方法（搜集资料的方法）
6、选择研究工具和材料 7、指定研究程序 8、如何整理和分析数据资料。
变量:
操纵因变量，控制额外变量，恒定个体 变量，观察因变量
假设的作用
假设能帮助明确研究的内容和方向，使研究课题更加明确，并按确定的目标决定研究方法和收集资料，指导研究的深入发展，避免盲目性。
研究假设提出的依据
第一，心理与教育科学理论
第二，研究者的日常经验和观察
第三，自己和他人以前的研究成果
第四，丰富的想象力和创造力
抽样：
首先，是需要样本足够大，尽可能减少随机误差带来的干扰。
其次，足够的样本不能是有偏样本，就是说样本能很好的代表总体。
最后，很多调查受到社会赞许倾向的影响，
一、抽样的概念
一组概念而不是一个概念
抽样已发展出了自己的一套专门术语，主要包括如下一些：
1、总体或抽样总体()
总体()通常与构成它的元素共同定义：
总体是指构成它的所有元素的集合，而元素则是构成总体的最基本单位。
从研究者的角度来说，总体就是研究者感兴趣的群体，是研究者要对其进行概括化的目标群体。而元素则是总体中的每个个体。
2、样本()
样本与总体相对应，是指用来代表总体的单位，样本实际上是总体中某些单位的子集（也就是总体中，某些元素构成的小集体）。
样本不是总体，但它必须能代表总体才叫样本，以抽样的标准就是让所选择的样本最大程度地代表总体。
选出具有代表性的样本的过程——抽样
3、抽样单位( )
抽样单位是指收集信息的基本单位。
在社会科学研究中，常用的抽样单位是个体的人（例如，北京地区每一个大学生），它也可以是一定类型的群体或组织，如专业（文科专业理科专业）、家庭、公司、居委会、社区等。
4、抽样框( )
抽样框又称做抽样范围，它指的是抽样过程中所使用的所有抽样单位的名单。
5、参数值与统计值
　　　参数值()也称总体值，是指反映总体中某变量的特征值。例如某地所有职工的平均收入水平和总体收入等都是参数值。但参数值多是理论值，难以具体确定。通常是根据样本的统计值来推论总体的参数值。
　　　统计值（）也称样本特征值，是指对样本中某变量特征的描述。例如样本平均数。它通常是实际统计分析的数值。
抽样意义
1、可以提供一种实现“由部分认识整体”的途径和手段。(基本作用)
2、抽样调查是能用有限的人力、财力和时间研究庞杂、纷繁、多变的社会现象的方法
3、可以保证数据资料的时效性。
抽样的类别
抽样可以分为两大类：非概率抽样和概率抽样。
非概率抽样
概率抽样
随机抽样指在总体中的每个单位都具有同等可能性被抽选的方法。
优点：
（1） 可以根据抽样数据，利用统计分析方法，对总体的数量特征做出估计。（2）抽样误差可以事先确定并加以控制。
难点：
要有总体完整的名单才能进行随机抽样，而市场调查中有些总体是无法精确界定的；
而有些总体的资料是不公开的或很难收集的，此时进行随机抽样必然会无形中增加很大的成本。
非随机抽样是指从总体中非随机的选择特定的要素（单位），根据简便易行、节省开支或根据研究者主观的判断从总体中选取样本的抽样方法。
优点：
非随机抽样实行起来简单方便，所以经常在定性调查研究中使用，或者在探索性研究中使用。
缺点：
无法估计和控制抽样误差，也不能用样本的数据推断总体，
方便抽样（ ）又称偶遇抽样，是根据调查者的方便（例如偶然遇到的对象，离研究者近的对象）来选取样本的方式。
判断抽样（ ）又称目的抽样，是凭借调查研究人员的主观意愿，经验和知识，从总体中选择具有典型代表性的样本作为调查对象的方法。
应用这种抽样方法的前提是研究者必须对总体的有关特征有相当高的了解。　
　配额抽样（ ）是非随机抽样中使用最为广泛的一种抽样方法
所谓“配额”是指划分出总体各类型，并分配给一定数量，从而组成调查样本的方法
配额抽样分层抽样
配额抽样类似于随机抽样中的分层抽样，有两点重要区别：
首先，配额抽样的被调查者不是按随机抽样的原则抽选出来的，而分层抽样必须遵守随机抽样的原则；
其次，在分层抽样种，用于分类的指标，应联系研究目标来选择，而配额抽样无此要求。
滚雪球抽样（ ）是指通过少量样本获得更多调查单位，即通过使用初始被调查者的推荐来选取被访者的抽样程序。
滚雪球的步骤为：首先找出少数样本单位；其次通过这些样本了解更多样本单位；再次通过更多的样本单位去了解更多数量的样本单位；以此类推，如同滚雪球，调查样本越来越多，结果越来越接近总体
滚雪球的优点在于调查费用大大减少，当然这种成本的节约是以牺牲部分调查质量为代价的，整个样本可能出现偏差，因为那些个体名单来源于最初接受调查的人，他们之间可能十分相似，样本可能不具有很好的代表性。
根据调查对象的性质和研究目的的不同，随机抽样方法主要有：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、多段抽样、系统抽样等方法。下面针对各抽样技术的概念、特点等内容进行介绍。
简单随机抽样（ ）是最完全的概率抽样，针对包含N个单位的总体，选出n个单位作为样本时，每个单位在抽选时有相同被选中的机会的方法。它是最基本的概率抽样形式，也是其他几种随机抽样方法的基础。
简单随机抽样，有两种方式：
如果抽样是无放回的（每个样本被抽中的概率是一样的），所得到的样本就叫做简单随机抽样样本（常用）；
如果抽样是有放回的（每次抽中的签要放回，并再次混合均匀后，再继续抽取），则得到的样本叫做非常简单随机样本。
简单随机抽样的具体作法有
1、直接抽选法
　　　直接抽选法，即从总体中直接随机抽选样本。
如从货架商品中随机抽取若干商品进行检验；从农贸市场摊位中随意选择若干摊位进行调查或访问等。随机点名：就从点名册中随便挑。
2、抽签法
　　　先将总体中的所有个体编号（号码可以从1到N），并把号码写在形状、大小相同的号签上，号签可以用小球、卡片、纸条等制作，然后将这些号签放在同一个箱子里，进行均匀搅拌。（有奖竞猜）抽签时，每次从中抽出1个号签（无放回抽样），连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本，对个体编号时，也可以利用已有的编号，例如从全班学生中抽取样本时，可以利用学生的学号、座位号等。
抽签法简便易行，当总体的个体数不多时，适宜采用这种方法。
3、随机数字表法
　　　随机数字表法，即利用随机数表作为工具进行抽样。随机数表（见样例）又称乱数表，是将0至9的10个数字随机排列成表，以备查用。其特点是，无论横行、竖行或隔行读均无规律。因此，利用此表进行抽样，可保证随机原则的实现，并简化抽样工作。
其步骤是：
① 确定总体范围，并编排单位号码；
例如：为了检验某种产品的质量，决定从全班40个人中抽取10个人做被试，在利用随机数表抽取这个样本时，可以按下面的步骤进行：
第一步，先将全班同学编号，可以编为00,01,02…38,39。（或01～40，注意一定位数相同）
② 确定样本容量，你要抽多少？
③ 抽选样本单位，即从随机数表中任一数码始，按一定的顺序(上下左右均可)或间隔读数，选取编号范围内的数码，超出范围的数码不选，重复的数码不再选，直至达到预定的样本容量为止；
④ 排列选中的数码，并列出相应总体单位名称
评价
简单随机抽样的优越性在于方法简单直观，当总体名单完整时，可直接从中随机选取样本，由于抽取概率相同，计算抽样误差及对总体指标进行推断时比较方便。
但是在实际的调查中，编制和获得完整的总体是非常困难的，也是不可能做到的，而且简单抽样得到的样本较为分散，会消耗比较大的调查成本，因此简单随机抽样适合于总体单位数不是很庞大，而且样本分布比较均匀情况
系统抽样（ ）也叫等距抽样，先将先将总体的每个单元编号，并按照一定顺序排列，然后按一定间隔选取样本的抽样方法。
等距抽样经常作为简单随机抽样的代替物使用，所得到的样本几乎与简单随机抽样的样本相同。
具体做法是：
必须获得一份总体的单位表，这一点与简单随机抽样是一样的。
将总体各单位按照一定的顺序排列起来，编上序号；
然后用总体单位数除以样本单位数得出抽样间隔；
最后采取简单随机抽样的方式在第一个抽样间隔内随机抽取一个单位作为第一个样本，再依次按抽样间隔做等距抽样，直到抽取最后一个样本为止。
分层随机抽样，也称类型随机抽样，是指首先将调查对象的总体单位按照一定的标准分成各种不同的类别(或组)，然后根据各类别(或组)的单位数与总体单位数的比例确定从各类别(或组)中抽取样本的数量，最后按照随机原则从各类(或组)中抽取样本。
优点在于：
（1）由于总体中常有少数特殊单元，用简单随机抽样得到的样本中，这些特殊单元所占的比例容易过高或过低，而影响估计量的精度，分层抽样可以将这些特殊单元做为一层，从而避免上述情况，使样本更具代表性。
（2）可以根据需要对各层的特性加以比较。
（3）从管理和实施上看，比简单随机抽样便利得多。
缺点在于：
必须对总体各单位的情况有较多的了解，否则无法作出科学的分类。而这一点在实际调查之前又往往难以做到。
整群抽样（ ）是先将总体划分为若干互不重叠的群，然后在所有的群中，随机地抽取一部分，对抽中的这些群内的所有单元进行调查的抽样方法。
具体做法是：先将各子群体编码，随机抽取分群数码，然后对所抽样本群或组实施调查。因此，整群抽样的单位不是单个的分子，而是成群成组的。凡是被抽到的群或组，其中所有的成员都是被调查的对象。这些群或组可以是一个家庭、一个班级，也可以是一个街道、一个村庄。
整体抽样的优点是，组织实施比较方便，确定一组就可以抽出许多单位进行调查；而且只是需要群的名单，而不需要群内单元的名单，这就使得抽样工作大为简化。
多级抽样（ ）又叫多阶段抽样。在很多情况下，特别是复杂的、大规模的市场调查种，调查单位一般不是一次性直接抽取到的，而是采用两阶段或多阶段抽取的办法，即先抽取大的单元，在大单元中再选取小单元，再在小单元中选取更小的单元，这种抽样方式称为多级抽样。
多级抽样适合于大规模调查，它的组织实施的便利程度和抽样精度介于分层抽样和整群抽样之间。
样本规模
1、定义：又称为样本容量，它指的是样本中所含个案的多少。确定样本规模也是每一项具体的社会调查所必须解决的问题之一。
影响样本规模确定的因素
抽样的精确度。一般来说，在其他条件不变的情况下，抽样允许误差范围越小，样本规模就越大。
总体规模。在置信度和抽样误差不变的条件下，样本规模是随着总体规模的扩大而扩大的。但是当总体规模大到一定程度时，样本规模的增加对抽样误差的影响就微乎其微了。
总体的异质性程度。在其他条件不变的情况下，总体各单位的异质性越大，需要的样本规模就越大。
调查者的人力、财力和时间。一般来说，样本规模越大，调查工作难度越大，调查成本越高。因此确定样本规模还需要考虑调查者的人力、财力和时间。
抽样误差
在样本量相同的情况下，分层抽样的抽样误差小于等于简单随机抽样的抽样误差，扩大各层之间的差异，缩小层内单元的差异可减小抽样误差；
整群抽样的抽样误差大于简单随机抽样的抽样误差，缩小各群之间的差异，增加群数可减小抽样误差；
二级抽样的抽样误差介于整群抽样和简单随机抽样之间，减少一级单元间的差异，多抽取一级单元可减小抽样误差；系统抽样的抽样误差与简单随机抽样的抽样误差近似。
样本量计算公式：
ｔ２／4ｅ２
ｔ为置信度所对应的临界值；ｅ为抽样误差。
ｔ可以从标准正态分布图中查出来 ，ｅ是研究者根据需要确定的 。
二） 影响样本规模大小因素
1.总体规模
2.抽样精确性
3.总体的异质性程度
4.研究者所拥有的经费、人力和时间
描述研究、调查研究：10%，>=100
相关、比较研究：>=30
实验研究：控制良好，>=15；控制不严密，>=30