大众传播学研究方法导论课件：抽样

抽样

在许多情况下，传播研究需要对某一个大众媒体的所有受众、某一类型的媒体内容，或某个传播现象的整体进行分析，对这个总体里的每个个体都进行研究，是最理想的状态，但是由于个体数量巨大，全面研究又是不可行的，这时，我们就需要运用抽样手段得到能够代表总体的样本。一、为什么需要抽样抽样(sampling)就是从一个总体中抽取部分个体(或元素)组成样本的过程。当研究对象的总体数目巨大时，研究者为了节省研究经费和时间，就需要进行抽样，用关于样本的研究结果来推断总体。第一节抽样的基本概念二、抽样的基本概念（一）总体(population)和元素(element)（二）样本(sample)（三）概率抽样(probabilitysampling)和非概率抽样(nonprobabilitysampling)（四）随机性(randomness)三、抽样的原理四、抽样过程中的误差当采用概率抽样手段时，我们会碰到一些不可控因素造成的误差，这些误差降低了个体被选中入样或被分析的机会，因而被称为随机误差。五、样本规模一般而言，样本的规模由下列因素所决定。（一）对精确性的要求（二）总体的异质性程度（三）研究者的精力和经费（四）研究方法和研究目的（五）数据分析里所涉及的变量数目

当研究目的是想了解受众对媒体内容的看法和深入阐释、而非根据对部分受众的研究结论来推断某市或全国受众的看法时，研究者事先对总体的了解无须很多，也无须明确规定样本规模，可以采用非概率抽样和定性研究方法，根据自己的主观经验来选择样本。第二节非概率抽样一、偶遇抽样偶遇抽样(accidentalorhaphazardsampling)，也称为方便抽样(conveniencesampling)，指研究者抽取自己手头偶然遇到的个体为样本，直至样本规模符合需要。二、立意抽样立意抽样(purposivesampling，或目的抽样)，也称为判断抽样(judgmentalsampling)，指研究者根据特定目的和主观判断而确定研究样本。三、配额抽样进行配额抽样(quotasampling)时，研究者首先按某些控制变量对总体进行分类，然后确定每个类别在总体里所占比例，然后再通过偶遇抽样或立意抽样手段，在每个类别里挑选一定数量的个体，使得每一类别的样本个体在样本里所占的比例尽量接近于该类别在总体里所占的比例。四、滚雪球抽样进行滚雪球抽样(snowballsampling)或网络抽样(networksampling)时，研究者首先选择一些研究对象，然后请他们提供另外一些符合条件的研究对象，继续这一过程，就像滚雪球一样，研究对象越来越多，当样本规模符合研究者的需要时，或者当研究对象无法提供新的研究对象时，研究者就可以中止抽样过程。

非概率抽样的共同特点是费用低、时间短，但是无法根据样本来推断总体的情况，所以，很多时候，我们会使用概率抽样方法，特别是对大样本进行研究的时候，概率抽样比非概率抽样具有更高的精确度和代表性。第三节概率抽样一、简单随机抽样简单随机抽样(simplerandomsampling)是最基本的随机抽样方法，也是其他概率抽样手段的基础。在简单随机抽样里，研究者随机地从总体中抽取出若干元素组成研究样本。二、系统抽样在系统抽样(systematicsampling)里，研究者把总体里的每个元素按顺序依次编号，再根据样本规模确定抽样间隔，然后随机确定以某个元素为起点，每隔若干个元素抽取一个，直至抽取元素符合样本规模的要求。三、分层抽样在分层抽样(stratifiedsampling)里，研究者首先按照某种特征或准则将总体分成若干个互不重叠的层次或类型，然后在每一层内分别进行简单随机抽样或系统抽样，将各层所抽取出的子样本组成总的研究样本。四、整群抽样当研究者的抽样框不完整，研究对象在地理空间上过于分散，而研究经费有限时，研究者往往采用整群抽样(clustersampling，或群集抽样)，首先从总体中随机抽取一些群集(cluster)，然后在每个群集内部进行概率抽样，将抽中的个体组成研究样本。思考题1、什么是抽样？为什么我们需要抽样？2、抽样时，样本规模由哪些因素决定？为什么样本规模不是由总体规模决定的？3、常用的非概率抽样包括哪几类？各自有什么特点？4、为了研究某市体育报道的质量和演变，研究者认为不同媒体的体育记者经常参加同一个体育活动，因而彼此熟悉，于是决定针对体育记者采取滚雪球抽样法和目的抽样法。这样做有什么利弊？可否采用其他抽样方法进行研究？试比较不同抽样方法的利弊。5、以一个月的某份日报(30份)为抽样框：(1)参考表5—2的随机数表，从中抽出10份样本