一、抽樣及其相關概念

當研究物件比較多的時候，研究者就不可能對每一個研究物件進行研究，這就需要進行抽樣。從一個目標總體中抽取一個小樣本可以節約總體研究的時間和支出。

樣本（Sample）是總體的一個子集，研究者往往從樣本特徵推斷出它所屬的總體的特徵。樣本可以是人也可以是物體，多數研究中的樣本是由人組成的。因為條件、能力和時間的限制，許多研究不可能針對所有目標人群進行研究，合理的抽樣（Sampling）就顯得非常重要了。研究者透過較小的群體來找出一大群個體的一些特徵，他們要了解的這個大的群體就是總體，他們事實上研究的較小的這個群體則被稱為樣本。總體包含三個要素：時間、地點和物件。例如想研究2012年（體現時間）某市某學校（體現地點）全體568名學生（體現物件）對通用技術課程的認識，使用簡單隨機抽樣的方法抽取了150個學生進行研究，則568個學生就是該研究的總體，而被抽取的150個學生就是該研究的樣本。研究者可以根據隨機選取的樣本變數去推斷總體引數的值。

二、抽樣的原則

Kish指出：一個優秀的抽樣設計應滿足4個方面的原則：（1）目標定向原則：目標定向原則是指對抽樣方法進行設計時要以研究方案和研究目標為依據，（2）可測性原則：抽樣設計要為必要的分析提供資料，可測性使研究者能從樣本資料有效地推斷出總體特徵。（3）可行性原則：是指應用某一抽樣設計的實際活動已被證明在現實情境中行得通。（4）經濟性原則：要求研究目標與可得資源相吻合，一個優秀的抽樣設計不該存在浪費為收集資料所付出的勞動的問題。