什么是配额抽样?|定义和示例
定额抽样是一个非概率抽样法这依赖于预先确定的单位数量或比例的非随机选择。这叫做配额．
首先除以人口分成相互排斥的子组(称为分层)，然后招募样本单位，直到达到配额。这些单位具有特定的特征，在形成地层之前由你决定。
配额抽样的目的是控制什么或谁构成你的样本。您的设计可以:
- 复制感兴趣的种群的真实组成
- 包括相同数量的不同类型的受访者
- 即使总体比例不同，也要对特定类型的被调查者进行过度抽样
根据你的研究目标，你可以把你的人群分为几个层次，比如:
- 饮食偏好
- 年龄段
- 邮政编码
假设你想关注饮食偏好。你将人口分为肉食者、素食者和纯素食者，抽取600人作为样本。因为公司想要迎合所有的消费者，所以你为每个饮食组设置了200人的配额。这样，所有的饮食偏好在你的研究中都得到了平等的体现，你可以很容易地对这些群体进行比较。
继续招募，直到每个子组达到200名参与者的配额。
何时使用配额抽样
两种方法都采用了配额抽样定性而且定量研究设计为了深入了解特定子组的特征或调查不同子组之间的关系。
它最常用于没有抽样框架的研究，因为它可以帮助研究人员获得尽可能具有代表性的样本。
请注意，配额抽样只提供响应样本的信息。不像概率抽样，配额抽样不能是广义传染给更广泛的人群，并有很高的风险研究偏见．
配额抽样有助于获得态度、行为或环境的大致情况，例如了解受访者对某个问题的关注范围。如果你的受访者是随机的，比如通过弹出式调查、嵌入网站的调查或街头调查，配额抽样也很有用。
由于配额抽样不需要投入大量的时间和预算，因此可以相当快地完成。如果你需要快速得到结果，配额抽样是一个可以考虑的好方法。
配额抽样类型
配额抽样有两种类型:
比例配额抽样
在比例配额抽样，人口的主要特征是通过抽样来代表他们在研究人口中的比例。比例配额抽样常用于调查还有民意调查，调查的总人数通常是事先决定的。
- 性别认同
- 年龄
- 工作状态
- 住宅的位置
- 住房情况
通过结合上述变量(例如，25岁以下的职业女性)，将样本划分为不同的子组(阶层)。
地层以等级结构组合。首先，样本是分层的——例如，按性别认同，然后在性别认同范围内按年龄，在年龄组内按就业状况，等等。当一个配额由多个配额定义时变量，它被称为联锁。
您使用上次人口普查的信息来确定每个子组的配额，根据您的标准选择与人口普查中记录的人口相同比例的样本。
一旦你达到了与城市人口比例相同的受访者数量，你就会停止抽样。
非比例配额抽样
另一方面，非比例配额抽样限制较少。在这里，您指定每个类别中所需的最小采样单元数。换句话说，非比例配额抽样不需要与总体比例匹配的数字。
由于你不知道顾客的总数或他们的购物偏好，你决定进行一个在线焦点小组。你的目标是让选择S到L码和XL到3X码的客户比例相等。
你从后一组人那里收集到的回答可以与购买大号尺码的人的回答进行比较。比较来自两个组的输入可以帮助您了解如何创建为所有客户提供相同访问便利性的产品。
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示例:配额抽样分步指南
不像概率抽样方法在美国，配额抽样并不要求研究人员遵循严格的规则或随机选择过程。然而，仍然有一些一般的指导方针需要牢记。
绘制配额样本分为三个步骤:
第一步:将人口分层
首先，你要在你感兴趣的人群中确定重要的阶层和子群体。这些子组必须是互斥的，这意味着单位只能符合一个子组。
根据你的研究目标，你可以选择来自不同年级、学科或任何其他变量的学生进行分层。
你决定要看看专业之间的差异，所以你的层次是不同的专业(例如，经济学、工程学、教育学)。
步骤2:确定每个层的配额
接下来，估计每个阶层在人口中的比例。这些是你的配额。这种估计可以基于现有的记录，如管理数据或以前的研究。否则，您可以自由地判断需要从每个子组中选择多少个单元才能获得有效的结果。
例如，如果有2000名大学生就读于这两个专业，其中800名(40%)是教育专业的学生，1200名(60%)是经济学专业的学生，那么你的样本应该包括40%的教育专业学生和60%的经济学专业学生。
如果你想要的样本量是100名学生，你的样本应该包括40名教育专业的学生和60名经济学专业的学生。
请记住，您可以将配额划分为更多的子类别。例如，你的40个教育学生的配额可以包括一定比例的本科生和研究生。如果比例是50/50，你将选择20名本科生和20名研究生。
通过将配额划分为子类别，您已经为目标人群中的不同特征分配了权重，并确认了它们在您的研究中的代表性。
第三步:继续招募，直到达到每个阶层的配额
一旦你在每个子组中选择了你需要的单位数量，继续招募单位参与你的研究，直到每个名额都满为止。
方便抽样与定额抽样的区别
这两者很难区分便利抽样而且配额抽样。虽然他们都是非概率抽样方法在美国，这两者之间有关键的区别。
便利抽样主要是由接近或容易接近研究人员来指导的。在方便抽样中，研究人员在研究之前并不知道单元的特征，因此不可能抽取具有代表性的样本。
另一方面，在配额抽样,您需要提前知道单元的特征，以便将它们划分为子组(或层)，并确定每个层需要多少参与者。通过这种方式，您可以确保样本中代表了不同的部分，最好是它们在总体中出现的比例。
请注意，非比例配额抽样与便利抽样非常相似，因为这两种方法都使用了研究人员基于判断的选择。
配额抽样的利与弊
配额抽样通常是一种可靠的抽样方法，但就像任何其他抽样方法一样，它有优点也有缺点。
配额抽样的优势
有几个原因可以解释为什么你可以选择在你的研究中使用配额抽样。一些主要的优点包括:
- 定额抽样是否需要一个抽样框架或严格的随机抽样技术，这使得该方法比其他方法更快更简单。
- 在非概率抽样方法，配额抽样是最有可能的准确地代表整个人口尤其是当你使用比例配额时。这有助于避免过度或代表性不足，并创建一个更有可能与所研究的总体相匹配的样本。
- 配额样本的使用允许子组之间比较容易。因为你已经把你的配额分成了几个层次，所以每个层次的分析都被构建到模型中。
配额抽样的缺点
然而，配额抽样也带来了一些挑战:
- 当你把样本分成子组时，由于只考虑总体的特定特征，不准确很有可能。例如，一项以性别认同和收入为子组的研究可能无法准确地代表最终样本中的年龄、种族或位置等其他特征。这也会导致信息偏见。
配额抽样的常见问题
- 定额抽样和分层抽样有什么区别?
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分层抽样而且定额抽样两者都涉及到人口分成子组，并从每个子组中选择单元。这两种情况的目的都是选择一个有代表性的样本和/或允许在子组之间进行比较。
主要的区别是在分层抽样中，你从每个子组中抽取一个随机样本(概率抽样)．在配额抽样中，您以非随机方式选择预定数量或单位比例(non-probability抽样)．
- 为什么要在研究中使用样本?
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样品都是用来推断的人口．样本更容易收集数据，因为它们实用、具有成本效益、方便且易于管理。
引用这篇Scribbr文章
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Nikolopoulou, K.(2022, 12月1日)。什么是配额抽样?|定义和示例。Scribbr。检索于2022年12月27日，来自//www.dandarfirm.com/methodology/quota-sampling/
