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抽樣的意義

人們從總體中抽取樣本是為了認識總體。即從樣本推斷總體，如推斷總體是什么分布?總體均值為多少?總體的標準差是多少?為了使此種統計推斷有所依據，推斷結果有效，由樣本獲得對總體的正確認識，需要對抽樣方法有一定的要求。

如為了了解女性所占的比例，不能專門到坦克部隊去取樣，也不能專門到紡織廠去取樣，而應當進行隨機抽樣。直觀地講就是抽樣時，每個個體被抽到的可能性相同。下面介紹一種常見的抽樣方法。

簡單隨機樣本

簡單隨機樣本：滿足下面兩個條件的樣本稱為簡單隨機樣本，簡稱隨機樣本，或樣本。

簡單隨機樣本的基本特點：

(1)隨機性。總體中每個個體都有相同的機會加入樣本。例如，按隨機性要求抽出5個樣品，記為 ，則其中每一個都應與總體分布相同。只要隨機抽樣就可保證此點實施。

(2)獨立性。從總體中抽取的每個個體對其他個體的抽取無任何影響。假如總體是無限的，獨立性容易實現，若總體很大，特別與樣本量n相比是很大時，即使總體是有限的，此種抽樣獨立性也可基本得到保證。

即把在不變的條件下對總體X的n次獨立觀測(如n次放回抽樣)叫做n次簡單隨機取樣，這樣得到的樣本稱為簡單隨機樣本。

定義：設(X1，X2，…，Xn)為取自總體X的樣本，如果X1，X2，…，Xn相互獨立且與總體X同分布(簡稱X1，X2，…，Xn獨立同分布)，則稱此樣本為簡單隨機樣本。

注釋：

今后討論的樣本都是指滿足這些要求的簡單隨機樣本。在實際抽樣時，也應按此要求從總體中進行抽樣。這樣獲得的樣本能夠很好地反映實際總體的狀態。兩個不同的總體，若是按隨機性和獨立性要求進行抽樣，則機會大的地方(概率密度值大>被抽到樣本的個體就多;而機會少的地方(概率密度值小)，被抽到樣本的個體就少。分布愈分散，樣本也就分散;分布愈集中，樣本也相對集中。

抽樣切忌受到干擾，特別是人為干擾。某些人為的傾向性會使所得樣本不是簡單隨機樣本，從而使最后的統計推斷失效。

樣本的觀測值

若 是從總體X中獲得的樣本，那么 是獨立同分布的隨機變量。所以樣本(X1，X2，…，Xn)是一個隨機向量，它的每個可能值稱為樣本觀測值，用(x1，x2，…，xn)表示樣本觀測值。簡稱為樣本值。樣本的觀測值用 表示，這也是我們常說的數據。有時為方便起見，不分大寫與小寫，樣本及其觀測值都用 表示，今后將采用這一方法表示。

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（責任編輯：中大編輯）

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