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我们从例7到例10中可以清楚地看出，抽样设计是专家的工作，连大部分统计学家也无法胜任。所以，我们无须花精力在这些细节上，而只需要了解它的主要概念是好的抽样设计利用随机性从总体中抽取个体即可。也就是说，所有好的样本都是“概率样本”（probability sample）。
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概率样本
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概率样本是利用概率抽取的样本。我们先要知道哪些样本是可能的，以及每个可能的样本被抽中的概率是多少。有些概率样本，比如分层样本，并不包括总体的所有可能样本，即使那些包括在其中的样本，被抽中的概率也未必一样。
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举例来说，一个包含300名本科生和200名研究生的分层样本，必定是由300名本科生和200名研究生组成的；而一个简单随机样本可以由任意500名学生组成。这两种都属于概率样本。我们只需要知道，从概率样本得到的估计值和从简单随机样本得到的估计值同样好。如果把样本加大，我们同样可以做出客观的置信度说明，以及缩小误差范围。像自愿回应调查的样本这种非概率样本就没有这些优点，也无法提供值得信任的调查结果。现在我们已经知道，大部分全国性的样本都比简单随机样本复杂，不过我们常常假设好的样本就是简单随机样本。这样做既可以保留重要的概念，也可以隐藏烦琐的细节。
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在相信调查结果之前应该问的问题
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如果调查者使用好的统计技术，并且认真准备抽样框架，注意问题的措辞，减少无回应率，意见调查与其他抽样调查就可以提供精确而且有效的信息。可是，有很多调查，尤其是那些倾向于影响公众意见而不只是为了了解公众意见的调查，并不能提供精确而且有效的信息。在你相信一些调查结果之前，应该先问以下问题：
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•谁做的调查？就算是政治民意调查，也应该请专业的调查机构来做，专业机构为了自己的名誉会好好地做调查。
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•总体是什么？也就是说，调查旨在获取哪些人的意见。
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•样本是怎样选取的？注意看调查说明中有没有提到随机抽样。
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•样本有多大？除了样本大小以外，最好还有误差范围，即样本统计量中的95%会落在哪个区间。
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•回应率是多少？也就是说，原来选定的调查对象中有多少人确实提供了完整的信息。
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•用什么方式联络受访者？电话、邮寄信件，还是面对面访谈？
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•调查是什么时候做的？是不是刚好在一件可能影响调查结果的事情发生之后？
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•调查问题的措辞如何？
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学术界的调查机构和美国政府的统计部门，都会在公布抽样调查的结果时回答上述问题。全国性的民意调查通常不公布回应率（往往很低），但会提供其他信息。编辑和新闻播报员有一个坏习惯，常常会删掉这些“无聊”的内容而只报告结果。利益团体、地方报纸及电视台所做的许多抽样调查，则根本不理会这些问题，因为其调查方法事实上根本不可靠。假如有政客、广告商或地方电视台发布民意调查的结果，却没有提供完整的信息，那么我们最好持怀疑态度。
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小结
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本章要点
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• 真实世界中的抽样调查是很复杂的。即便是专业的抽样调查，也无法准确地给出关于总体的信息。
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• 抽样调查中存在许多潜在的错误来源。抽样调查结果里提到的误差范围，只是指随机抽样误差，也就是在选取随机样本时，因随机性而产生的样本统计量的变异性。
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• 其他种类的误差没有被包括在误差范围内，也没办法直接衡量。抽样误差是由抽样这个行为造成的误差。随机抽样误差与涵盖不全是抽样误差中常见的两种。当总体中个体未被列入抽样框架的时候，就会产生涵盖不全的问题。抽样框架是总体中全部个体的清单，样本就是从这里面抽取的。
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• 然而，在大部分严谨执行的调查中，最严重的误差是非抽样误差。这些误差和抽取样本的行为没有关系，就连普查中也可能会有非抽样误差。
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• 抽样调查面对的最大问题就是无回应，即调查对象联络不上，或者拒绝回答问题。
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• 处理资料时发生的错误（处理误差）或者回应者给出了错误答案（回应误差），也都属于非抽样误差。
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• 问题的措辞也会对调查对象的答案产生很大的影响。
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• 设计抽样调查的人会使用一些统计技巧来设法减小非抽样误差，他们也会采用比简单随机样本复杂的概率样本，比如分层样本。
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