幼儿园定期开展活动，对幼儿的认知、情感、性格等方面具有影响作用，同时，在家长参与的活动中，可以拉近亲子之间的关系。为了活动的正常进行，我们要做的就是在活动之前撰写好活动方案。那么，在写幼儿活动方案时要注意什么呢？小编特别整理来自网络的抽样方案(通用六篇)，希望对你的工作和生活有所帮助。
抽样设计方案
抽样设计方案是进行研究时非常重要的一部分，它关系到研究的可靠性和准确性。抽样设计方案需要根据研究目的和研究对象的特点来制定，本文将从抽样的基本概念、抽样设计方案的制定和抽样误差的评估三个方面进行介绍。
一、抽样的基本概念
抽样是指从总体中选取一部分个体进行调查或测试以代表总体的过程。抽样的目的是在尽可能减少浪费时间、金钱和精力的同时，获得总体的某些特征的估计值。抽样种类主要有简单随机抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样等。
简单随机抽样就是从总体中随机抽取一定数量的样本，每个样本的选取概率相同。分层抽样是将总体划分为若干个层次，针对每个层次分别抽样。整群抽样是将总体划分为若干个互不交叉的群体，在群体内随机抽样。多阶段抽样是将抽样过程分为多个阶段进行，每一阶段都是一个抽样过程。
二、抽样设计方案的制定
抽样设计方案的制定需要掌握以下几个方面：
1. 确定研究对象。抽样设计方案需要明确研究对象，即需要从哪些人、物、事件或组织中进行抽样。
2. 确定抽样的种类。不同的抽样种类适用于不同的研究对象，需要根据实际情况进行选择。
3. 确定样本量。样本量的大小需要考虑到研究的目的、总体大小、抽样误差和资源限制等因素。样本量过大或过小都会影响研究的结果。
4. 确定抽样的方式。抽样的方式可以是纸笔抽样、计算机随机抽样或者电话随机抽样等。需要根据具体情况进行选择。
5. 确定数据收集方式。抽样后需要进行数据收集，数据收集方式可以是问卷调查、面试、观察或者实验等方式。
三、抽样误差的评估
抽样误差是指抽出的样本结果与总体结果的差异。抽样误差是不可避免的，但可以通过适当的方式进行评估和控制。
1. 偏差。偏差是指样本的估计结果与总体真实结果的差异。可以通过增大样本量、扩大样本的多样性或者使用更好的抽样方法等方式减少偏差。
2. 方差。方差是指样本结果进行多次抽样后的差异。可以通过选择更好的抽样方法、增加样本量或者减少抽样误差的标准差等方式减少方差。
3. 抽样误差的控制。抽样误差可以通过采取多种方式进行控制，例如增加样本量、使用更好的抽样方法、扩大样本多样性和减少抽样误差标准差等。
总之，抽样设计方案是进行研究的重要一环，需要根据实际情况进行制定。对抽样误差进行评估和控制，可以提高研究的可靠性和准确性。希望本文对大家了解抽样设计方案有所帮助。
零缺陷抽样方案是一种用于检验生产过程中产品质量的方法，它旨在通过从一个大批次中抽取样本来评估产品的质量水平。专业人士需要在制定零缺陷抽样方案时考虑多个因素，如抽样方法、样本量和接受质量水平等。下面我将详细介绍零缺陷抽样方案的步骤和要点。
首先，制定零缺陷抽样方案前，我们需要了解产品的特性和要求。这包括确定产品的质量标准以及所需的可接受缺陷水平。对于某些产品，可能要求完全零缺陷，而对于其他产品，可以允许一定的缺陷。
接下来，我们需要选择合适的抽样方法。常见的零缺陷抽样方法有AOQL（Average Outgoing Quality Limit）抽样和LTPD（Lot Tolerance Percent Defective）抽样。AOQL抽样适用于对产品进行全面检查的场景，而LTPD抽样适用于对大批量产品进行无缺陷检验的场景。
在确定抽样方法后，我们需要确定样本量。样本量的确定需要考虑抽样的可行性、成本以及所需的抽样精度。一般来说，样本量越大，抽样结果越可靠，但成本也相应增加。为了达到合理的抽样效果，我们可以根据统计学方法和经验公式来计算所需的样本量。
在选择合适的样本量后，我们需要确定抽样计划。抽样计划包括确定每个批次的样本数量以及抽样的频率。通常情况下，我们需要根据生产过程中的产品批次大小和频次来决定合理的抽样计划。要确保所选样本能够代表整个批次，以便对产品质量进行准确评估。
抽样计划确定后，我们需要进行实施和监控。在实施过程中，我们需要按照抽样计划进行样本抽取，并对样本进行检验。为了保证抽样结果的准确性，我们需要采取严格的操作流程和检验标准。同时，我们还需要监控抽样结果，及时反馈并采取相应的纠正措施，以确保产品质量的稳定性和一致性。
最后，我们需要进行抽样结果的分析和评估。通过对抽样结果的统计和比较，我们可以获得产品质量的评估和预测。如果抽样结果显示产品质量达到可接受水平，我们可以继续进行生产。如果不达标，我们需要进行分析和改进，以确保下一批次的产品质量符合要求。
综上所述，零缺陷抽样方案是一种有效的质量控制工具，能够帮助专业人士评估生产过程中产品的质量水平。在制定方案时，我们需要考虑产品特性和要求，选择合适的抽样方法和样本量，并进行实施、监控和评估。通过严谨的操作和分析，我们可以有效控制产品质量，提高生产效率和顾客满意度。作为专业人士，我们应该熟练掌握零缺陷抽样方案的理论和实践，以确保产品质量的持续改进和提高。
零缺陷抽样方案（Zero Defect Sampling Plan）
零缺陷抽样方案是一种质量控制方法，旨在确保产品的质量达到最高标准，即零缺陷。这种抽样方案是由一组特定的统计方法和技术组成，专业人士使用它来评估产品的质量。
在零缺陷抽样方案中，专业人士使用统计学原理和方法来确定抽样的数量以及如何评估抽样结果。这个方案的关键是要确保每个产品都经过仔细的检查，以确保在市场上提供的每个产品都是高质量的。
首先，零缺陷抽样方案要求专业人士确定抽样的大小。为了确定适当的样本大小，专业人士需要考虑几个因素，例如产品的总数量、产品的可接受质量水平以及抽样的可信程度。通过综合考虑这些因素，专业人士可以确定一个适当的样本大小，以反映整个产品群体的质量。
一旦确定了样本的大小，专业人士就可以进行抽样。在零缺陷抽样方案中，抽样是随机进行的，以确保样本具有代表性。通过随机抽样，可以避免人为干扰或偏见，并确保抽样结果的可靠性。
专业人士可以使用不同的统计方法和技术来评估抽样结果。其中一种常用的方法是使用接受/拒绝准则。在这种方法中，专业人士会根据产品的可接受质量水平和样本中的缺陷数量来判断整个产品群体的质量。如果样本中的缺陷数量超过了可接受质量水平，产品群体将被视为不合格。
另一种常用的方法是使用统计控制图。这种方法通过绘制产品质量随时间的变化曲线，来跟踪产品的质量状况。通过分析控制图上的数据点，专业人士可以确定产品质量是否保持在可接受的范围内。
零缺陷抽样方案在实际应用中有很多优点。首先，它是一种成本效益高的方法。相比于检查每个产品，抽样方案不仅可以节省时间和资源，还可以提供相对可靠的结果。
此外，零缺陷抽样方案也可以提高生产效率和质量控制过程的稳定性。通过监测抽样结果，专业人士可以及时发现质量问题，并采取相应的措施来纠正和改进生产过程。
总之，零缺陷抽样方案是一种重要的质量控制方法，可以帮助专业人士评估产品的质量并确保产品达到最高标准。正确应用这个方案需要专业人士具备统计学和质量控制方面的知识和技能。通过使用零缺陷抽样方案，企业可以提高产品质量，增强市场竞争力，并满足客户的需求和期望。
一、抽样目的：
随着当今社会科学水平的进步，手机成了当代大学生的必用工具。而面对浩瀚的书林文海，也意识到了手机阅读可以为自己提供很好的阅读机会。我们本着对学生认真负责的态度，开展对唐山市大学生的手机阅读情况调查，以期望我们对这个市场有更好的了解。
二、抽样背景：
唐山市拥有的大学数量不是很多，院校比较分散。
1) 华北煤炭医学院,位于建设南路57号，基本处于市中心位置，交通地理位置好，门口多路公交可遍及唐山各地。学院面向全国招生，目前在1校统招本专科生12655人。现有两个校区（唐山主校区、丰南新校区）。
2) 河北理工大学，位于新华道上，离市中心繁华地段也较近，正门对面是尚座商业街，地理位置繁华程度与华北煤炭医学院不相上下。目前有各类学生3万余人。还有河北理工轻工学院。
3) 唐山师范学院，位于建设北路，属于高新技术开发区，离市中心较远，不过门口26和66路很方便。全日制本专科在校生9213人，其中本科生8025人。
4) 唐山学院，位于建设路西边的华岩路上，在裕华道手机一条街和华岩路交叉口南行50m，距市中心距离基本处于华北煤炭医学院与唐山师范学院之间，门口5.43.55.60.66路车也基本方便。各类在校生15013人，其中普通全日制本、专科学生12469人，成教学生2544人。有东、南、北三个校区。
5) 还有一些比如说河北能源技术学院和唐山卫校等一些市属院校，属专科院校，我们主要则取在距市中心较近且较知名的院校——河北能源技术学院。
三、抽样数据：
抽样总体：12655+30000+9213+12469=64337（人）
置信度：95%
控制误差：3%
抽样样本量：650
四、调查过程：
1、调查员培训
① 找广告专业同学去做该调查，其拥有一定的专业素质
② 讲述调查表的使用，并分发每个人的调查工具（纸，笔，相关证件等）
2、实地抽样与抽样方法：
1.利用分层抽样，将调查样本量分到各个学校
华北煤炭医学院：130 河北理工大学：300
唐山师范学院：90 唐山学院：130
2.根据该校男女生实际比例将调查样本量进行细分，假设煤炭医学院比
例为男生：女生=6:7，则男生为60人，女生为70人。其他学校也依此规则。
3.以宿舍楼为单位，编上号码，根据抽签法，选出一座或几座男生（或女生）宿舍楼（根据抽样数量和宿舍居住人数），确定其为 调查对象。再根据该宿舍楼中的每一层学生数量，进行再细分。
4.给每一个宿舍编号，应用抽签法进行抽签，选出确定的宿舍。
5.时间控制。
五、注意事项：
（1） 原则方面
1.客观原则，根据当地实际的学生数量和学生填写情况进行有效填写
2.完整原则：将每一个学生的'每一个情况做入计划当中，不落下任何人。
3.真实原则：量化精准性
（2）特例方面
1.若遇到调查时核查身份的情况，使用学生证或其他有效证件，或是与该校有关部门取得联系，核实完身份后再进行正常调查。
2.若宿舍没人，则重新在其他未选中的宿舍中抽签选出一个宿舍
3.若宿舍人数不够调查表数量，则选定出门隔两个宿舍（按照右手原则）的第三个 宿舍作为调查对象。
4.如对方拒绝填写，则做好事实记录，用上述无人时的选择方法继续抽样
（3）填表画图要求
1.抽样员在实地行走时，应准备两张白纸，一份用于记录地址,一份用于画草图。记录的地址应逐一标上序号，并记录于草图上。
2.实地抽样结束后，详细记录《抽样地址登记表》和《宿舍情况登记表》，请注意按顺序记录。
3.根据行走的草图绘制行走路线图，包括行走路线、方向、宿舍楼名称、宿舍名称和明显的标志物，并在图右上角标北向箭头。绘图应清晰、明白，方便访问员按图录找住户。
4.行走路线图上要标明起点、终点，并用空心圆标识。建筑物用矩形框标识，并标注名称。行走路线用虚线画出，并标注方向箭头。并在特殊情况处用文字详细标明
（4）交表要求
1.抽样员应在规定的时间前，将《抽样地址登记表》、《宿舍情况登记表》和《行走路线图》交回来。
2.《抽样地址登记表》和《宿舍情况登记表》必须字迹清晰、公整，便于识别。
3.《抽样地址登记表》中，应正确填写学校、宿舍楼名称、抽样户数等。地址应按顺序详细、准确记录。备注一栏需认真填写。内容包括，楼层数、每层户数、楼梯转向、特殊情况（如：是否有人、间隔数有无变动）等。
4.如遇特殊情况，应及时向本校方或指导员进行汇报，以作出妥善处理。
零缺陷抽样方案是一个非常重要的质量管理工具，它的目的是通过抽取样本来评估一个过程或产品的质量，并确定其中的缺陷率是否在可接受范围内。在生产过程中，无论是服务还是产品，都需要通过质量控制来确保其达到预期的标准。零缺陷抽样方案可以帮助企业有效地掌握质量状况，减少缺陷的发生，提供高质量的产品和服务。
零缺陷抽样方案的设计需要考虑多个因素，包括批次大小、样本数量、抽样方法等。首先，批次大小是指一个生产过程中所生产的产品数量。在制定零缺陷抽样方案时，必须根据实际情况确定批次大小。通常情况下，批次大小越大，抽样的难度就越大，而且对于大批次的产品来说，完全抽样是不现实的。因此，需要根据产品的特点和目标制定一个合理的批次大小。
其次，样本数量的确定也是零缺陷抽样方案中的一个关键因素。样本数量应该足够大，以具有统计学的可信度。样本数量的选择应基于所需要的统计显著性水平和检测敏感度，以及可接受的风险水平。通常情况下，样本数量越大，对于缺陷的检出率就越高。
另外，零缺陷抽样方案中还需要选择合适的抽样方法。常见的抽样方法包括随机抽样、系统抽样和整批抽样。在选择抽样方法时，需要考虑到产品的特点、抽样的便捷性和经济性。随机抽样是最常见的抽样方法，它可以保证抽样结果的客观性和代表性。
此外，还需要确定零缺陷抽样方案的接受标准。接受标准是基于统计学的原理和实际情况综合考虑的。根据接受标准，可以确定一个产品批次的缺陷率是否在可接受范围内。如果样本中的缺陷数量超过了设定的接受标准，就需要对整个产品批次进行重新评估和处理。
零缺陷抽样方案的实施需要保证每个步骤的准确性和可靠性。同时，对于抽样结果的数据分析和处理也是至关重要的。通过对抽样结果的统计分析，可以得到一个产品批次的缺陷率估计值和置信区间，以及产品质量的可信度。
总结起来，零缺陷抽样方案是一个有效的质量管理工具，它可以帮助企业掌握产品质量状况，减少缺陷的发生，并提供高质量的产品和服务。在设计和实施零缺陷抽样方案时，需要考虑批次大小、样本数量、抽样方法和接受标准等多个因素。同时，对于抽样结果的数据分析和处理也至关重要。只有通过科学合理的零缺陷抽样方案，企业才能有效地控制质量，提高竞争力。
调查系统误差
首先，任何调查所获信息(调查数据)质量都存在误差，而这种误差在评估调查质量时都是必须的，作为调查管理者必须判断这些结果的精度范围。因此，这就需要仔细研究所使用的调研方法可能导致的误差类型。
(1)抽样误差
抽样过程中主要存在着以下两类误差：随机误差和系统误差。有时也称为偏差。调查中通常试图对目标总体中具有代表性的一个侧面进行调查而获得信息。它旨在根据抽取样本的调查结果而推测总体的情况。因此，即使样本选择过程是适当的，调查结果仍不免因偶然性而产生一定的误差(随机误差或随机抽样误差)，这种误差是不可避免的，它只能随着抽样规模的增加而减小。通常在样本量设计时，我们可以以一定的置信水平来估计随机抽样的误差。
(2)系统误差
系统误差或偏差是指因调研设计或实施抽样设计中的错误或问题而产生的误差。如果抽样的结果与我们根据被调查对象的真实值所做的估计值总是有一定的偏差(固定的偏高或偏低)，则抽样结果便很有可能存在系统误差。系统误差包括除随机抽样之外所有可能产生的误差。因此，有时系统误差又被称为非抽样误差，从系统上影响抽样调研的结果。非抽样误差分为样本设计误差和测量误差。样本设计误差是因样本设计或样本抽选过程而产生的误差。
样本设计误差的产生有多种原因：
抽样框误差
抽样框是指对于某一类人口类型和成员的一个总体清单。样本将从这个总体清单中加以选取。抽样框误差便是因不准确或不完整的抽样框而引起的误差。问题是，从包含抽样误差的抽样框中抽取的样本有时无法正确地代表调研目标的实际情况，这就存在抽样框误差。举个例子，以电话号码薄作为抽样框，在对某地区所有住户进行的某种意向调查时，就存在着抽样框误差。
调研对象范围误差
调研对象范围误差是因为对调研对象范围限定的不准确而引起的误差。例如，我们将某项研究对象限定在 35 岁以上，后来，我们发现不少 35 岁以下的年轻人也应该包含在这个研究之中，即当初的我们的限定范围是不正确的，这样的抽样便产生了误差。
选样误差
即使抽样框的组建与调研对象范围的确定都没有什么问题，抽样误差也有可能发生。抽选误差是因为不完整或不恰当的抽选过程，或者正确的抽选过程未得以恰当的执行而产生的误差。例如，在入户调查时，访问员会因为不同的原因绕开被认为是“不友好的”住户，这样的话便会产生选样误差。特别是在非随机抽样中，选样误差是一个更为严重的问题。
(3)测量误差
测量误差对于抽样调查的准确性来说，比随机误差更具危害性。在许多调查报告中，包括媒介上发布公众意向调查，都会给出一个误差指数。对很多调研报告使用者来说，一般认为这个指数是针对总体误差而言，其实并非如此。这个数字仅代表随机抽样误差，它并不包括样本设计误差，也没有涉及调研结果中的测量误差。
测量误差是指所获得的原始信息(实际价值)与经测量处理的信息之间的差异。在信息处理过程中会因多种因素而产生测量误差。
替代信息误差
是指实际所需的信息与调研者所收集信息之间的差距而产生的误差。这种误差与调研设计的主要问题有关，特别是对一些问题不恰当定义而产生的。
调研员误差
是指因调研员与被调研者之间的相互作用而引起的误差。调研员有时会自觉或不自觉地影响被调研者，使之给出不真实或不准确的回答。
测量工具误差
测量工具误差是指因测量工具或问卷而产生的误差。这种误差是由于所提出的问题或问卷设计中的某些因素而导致回答的偏差或者使回答时容易产生错误。这种类型的错误能够通过细致的问卷修改和在实地调研前进行充分的试调查而加以避免。
数据处理误差
主要是指调研资料或调研数据在向计算机输入过程中所产生的误差。例如，在计算机辅助电话访谈中，访问员可能错误地输入某个问题的答案。这类错误可以通过在数据录入以及调研结果处理过程中严格的质量控制加以避免。
拒访误差
如果我们从某个特定群体中抽选 400 个样本，理想的情况是对这 400 个样本都进行调查。而在实际中，这是很难实现的。在邮寄调研中，回答率一般在 5% 左右，甚至更低。因这种差异而引起的误差被称为“拒访误差”。很明显，回答率越高，拒访误差的影响便越小，因为拒访者在总体中占的比例减小了。
拒访误差在以下三种情况下发生：①在特定时间无法联系到被访者;②虽然得到了默许，但在当时的环境下不能或不愿意接受访谈;③虽然能够联系到被访者，但被访者拒绝接受访问。其中，最后一种情况最为严重。因为，前两种情况都有重新进行调研的可能。现在，拒访率已经达到了前所未有的水平，大约近 40% 。好在大部分人并非在所有情况下都拒绝访问。
回答误差
如果被访问者在某一特定问题的回答中有特定的偏向，则产生回答误差。回答误差的产生有两种基本的形式：有意错误与无意错误。有意错误的产生是因为被调查者故意对所提问题做出不真实回答;无意错误是指回答者希望能够做出真实、准确的回答，但却给出了不正确的答案。这种类型的误差可能是由于问题的格式、内容或其他原因造成的。
定量测量技术
(1)测量概念
市场调查测量是指在定量测量中将按特定的规则将数字或者符号合理分配给被调查的目标(包括人、态度、状态或者事件)，将其特征量化的过程。量化概念强调的是：测量的不是被测量者本身，而是被测量者(通常是消费者)的态度、收入、品牌忠诚度以及相关因素等。
测量另一方面的关键是制定和理解规则，它指示被调查者该怎么做。如，“您对咖啡的喜好程度做出评价，非常喜欢为 5 分，不喜欢为 1 分，并按相应的标准分配 2 、 3 、 4 分”。
(2)测量程序
(3)测量标称
测量标称一般包括四种主要技术类型，详见下表。
(4)测量可靠性
测量的可靠性是指测量中可以避免随机误差，从而提供前后一致的数据的程度。随机误差越小，测量的客观性就越强，调查的结果就越可靠。
通常采用如下三种方法评估测量的可靠性;
二次测试法
为了评估测量的可靠性,采用在尽可能相同的条件下使用相同的测量工具进行重复测量,以确定测量的可靠性。
等价测试法
在同一时间内，使用尽可能类似的两种工具对同一目标进行测量，然后评估其可靠性。
比较测试法
在同一时间内，对测量的同一现象的不同样本进行比较。
抽样概念
抽样是市场调查执行中重要的环节，抽样方法选择的正确与否直接决定着调查数据的可靠程度，同时也就决定了调查的成败。
(1)总体与全域
总体或全域，是指在市场调查中能提供所需信息的个人或者群体的全体。通常，在调查之前分析人员的首要任务是定义同质总体，并常常涉及到与之密切相关的产品和服务目标市场的界定。
举例来说，一个研究人员正在为一种新型非处方感冒药进行产品创意测试。他也许会认为被调查的总体包括每个人，因为每个人都会有患感冒的可能性。但是即便如此，并非每个患者都会选择这种非处方药。在这种情况下，调查过程中的重要任务是确定哪些人是目标主体，这就要看感冒时他们是否选购或使用这种或多种品牌的药。只有那些购买或使用的人们，才应包括在总体内。
为总体下定义是抽样调查中关键的一步，为达到市场研究目的，我们在定义调查“总体”时常常基于已有的和潜在的顾客特征。
(2)抽样与普查
普查这一概念用于描述获取总体中每个成员的信息。市场调研中并不经常用到普查，因为其同质总体一般情况下包括成千上万的个体，这样大规模地进行普查在成本和时间上的耗费都是巨大的，以致于在通常情况下是不可行的。
统计学理论证明：一个相对较小、但精心选择的样本群能准确地反映出被抽查总体的特征，一个样本是总体所有成员的一个子集，从子集获得的有关信息，可以用来估测总体特征，这种方法就是抽样调查。
尽管市场调查中很少用到普查，但是有时它们也适用于某些案例。譬如，在某著名石油公司、麦当劳、中国电信等神秘顾客访问中，由于总体不大，因此采用的是普查的方式。另外，在工业品营销中，一个企业只向少量客户销售极为特殊的产品时，普查也是适当和可行的。
抽样步骤
抽样计划大致需要下列步骤，如下所示。
(1)定义总体(全域)
为了满足市场研究目标，确定可提供信息或与所需信息有关的个体或实体(所具有的特性是十分重要的。抽样总体可以从以下几方面特征进行描述：地域特征、人口统计学的特征、产品或服务使用情况、认知程度等。在调查中，从调查问卷开始部分的过滤性问题，可以看出某个体是否属于总体。在实际应用中，即使有总体和样本清单，但仍有必要使用过滤性问题识别合格的被访问者。
另外，为了确定总体，通常情况下，还需要确定那些应排除在外的被访问者的特征。例如，大部分商业市场调查就因为一些所谓的安全性问题而排除某些个体。通常，调查问卷上的第一个问题就是询问采访对象或其家庭成员是否从事市场调查、广告或生产与调查内容有关产品的工作，如果采访对象指出他们从事其中某项工作，那么就不必要去采访他了，这就是所说的安全性问题，因为这样的采访对象不保险。他们也许是竞争对手或为竞争对手服务的。
(2)选择调查方法
正如调查方法部分所描述的那样，资料收集方式对抽样过程有重要影响。例如，电话采访有一种内在优势，购物中心拦截顾客有着自身的劣势。
(3)选择抽样框
把抽样框定义为被调查总体的数据清单(数据库或者数据仓)，从抽样框中可以抽出适合访问的样本单位。众所周知，一些抽样框原来根本是不存在的，因此，在调查的初期还要建立符合需要的抽样框。例如，在一项调查中，调查的总体是那些在近 30 天内打三轮或三轮以上十八洞高尔夫球的人。但是，根本就没有一种计算方法可以完全提供这份名单。在不存在传统意义上的抽样框的情况下，我们需要依据能够产生具有希望特征的样本个体的程序来建立新样本框。
(4)选择抽样方法
制定抽样计划的第四步是选择抽样方法。选择哪种抽样方法取决于研究目的、研究经费、时间限制、欲调查问题的性质等。可供选择的重要抽样方法可以分为两大类： 概率抽样与非概率抽样，每大类中又有许多可供选择的具体方法。
(5)确定样本量
一旦选定抽样方法，下一步就要确定合适的样本量。样本量的确定方法将在样本量确定单元中给出。
(6)制定抽样计划
无论使用概率或非概率抽样，在一个研究项目的资料收集阶段必须指定和明确选择样本单位的操作程序。对于成功的概率抽样的来说，这个程序更为重要，必须详细、清晰。若不能知道合适的选择样本单位的操作程序，则整个抽样程序会陷入困境。
(7)抽样计划的实施
在实施适于操作的抽样计划前，应先对其进行讨论研究。这一步很重要，它包括检查、确定是否要根据拟好的详细程序来实施计划。
样本量确定
确定样本的数量是抽样调查中的重要环节，在充分满足调查内容要求情况下合理的确定样本量不能不说是摆在每个调查公司面前的重要课题，过多的样本量设计只会给客户增加经济负担。
概率抽样的基本原则是：样本量越大，抽样误差就越小，而样本量越大，则成本就越高。根据数理统计规律，样本量增加呈直线递增的情况下(样本量增加一倍，成本也增加一倍)，而抽样误差只是样本量相对增长速度的平方根递减。因此，样本量的设计并不是越大越好，通常会受到经济条件的制约。
通常，在概率抽样的情况下，在确定样本量时会遇到如下情况：
预算：预算的多少直接影响着调查样本量的设计，通常某一项调查为满足调查要求必须有一个最低的预算指标。如果低于这个指标的预算，不能满足调查最低精度的话，建议要放弃这项调查任务。
子群分析：在任何样本量确定的过程中，都必须考虑被调查样本的子群数。也就是说，当被调查样本群子群数比较多的时候，样本量就必须相应扩大。如：某一项调查 400 个样本量是基本满足要求的，但如果将这些样本量划分为男和女各占 50 %的话，那么，每个子群只有 200 个样本。如果进一步按年龄组细分的话，假设是两个年龄组，那每一个子群只有 100 个样本，这样的样本量就不能满足最初设计的要求了，因此必须按照子群要求设计样本量则是最合理的。
统计分析：友邦顾问在确定样本量时通常在考虑上述具体情况下，会考虑如下统计方面的因素，即：总体调查标准差;抽样允许的误差和预期置信度。
样本量确定公式：在充分考虑所有统计因素基础上，友邦公司通常采用的简单随机抽样(特别是估计平均值时)的公式为：
N = Z 2 σ 2 / E 2
其中， N 为适合的样本量; Z 为调查置信度; σ 为总体标准差; E 为抽样误差范围
在解决“比例”方面的调查问题时，采用的抽样公式为：
N = Z 2 [P(1-P)] / E 2
其中， N 为适合的样本量; Z 为调查置信度; P 为样本的离散程度; E 为抽样误差范围
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