2021年，根据《数据来源》进入阅读模式
2020-12-08 14:23:01|来源：中公财经
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1.数据类型
主要数据——专门为特定目的收集的数据。
次要数据——数据已经在其他地方收集，用于其他目的。
离散数据（Discrete data）——是指在给定范围内只能取有限或可数数值的数据，例如0、1、2、3、4
连续数据——可以采用任何值的数据，例如1.542、1.639、1.492
2.取样方法
2.1概率抽样法
ü随机抽样
分层随机抽样
u系统采样（系统）
ü多级抽样
u聚类抽样
简单随机抽样（Simple random sampling）——是以这样一种方式选择的样本，即人口中的每一项都有同等的机会被包括在内。
简单随机抽样的特点：
u没有偏见，每个项目都有平等的机会被包括在内。
u可能会产生不具代表性的样本。
分层随机抽样——是一种抽样方法，包括将人口划分为不同的阶层或类别。然后从每个地层或类别中随机抽取样本。
| 优势 |
缺点 |
| 所选样品将具有代表性 |
它需要事先了解人群中的每个项目 |
系统抽样——一种抽样方法，在随机开始后选择第n项。n的间隙称为采样间隔（隔）
| 优势 |
缺点 |
| 它很容易使用 |
如果总体上存在与抽样方法一致的规则模式，则可能会选择有偏差的样本 |
| 它很便宜 |
有些项目不存在 |
多阶段抽样——是一种概率抽样方法，包括将人群划分为若干子人群，然后随机选择这些子人群中的一小部分样本。
| 优势 |
缺点 |
| 需要更少的调查人员 |
偏见的可能性 |
| 获取样品成本不高 |
不是真正随机的 |
集群抽样——是一种非随机抽样方法，包括选择人口中一个可定义的分段作为样本。该小节被视为代表了相关人群。
2.2非盈利性抽样方法——是一种抽样方法，其中人口中每个成员出现在样本中的概率未知。
配额抽样（Quota sampling）——调查人员被要求采访所有达到一定配额的人。
(责任编辑：张凤娇)
