非概率抽样是一种样本选择方法，它不保证每个个体被选入样本的概率相等。以下是一些常见的非概率抽样方法：
1. 方便抽样：
这种方法基于方便性进行样本选择，通常没有特定的目标。例如，调查员可能会选择在街头拦截的行人进行采访，或者在入户调查时，对开门的住户进行询问。这种方法的优点在于简便和节省成本，适合于初步研究和探索性调查。然而，它可能导致较大的抽样偏差，不适合需要对总体进行推断的研究。
2. 判断抽样：
在这种方法中，研究人员根据专业判断选择他们认为具有代表性的样本。例如，社会学家在研究一个国家的家庭情况时，可能会选择一个“中型城镇”进行研究。这种方法适用于专家对总体特征有深入了解的情况，特别适用于产品口味测试等特殊类型的研究。但是，它容易受到研究人员主观判断的影响，无法直接对总体进行推断。
3. 配额抽样：
配额抽样首先将总体按特定特征分类，然后按照与总体中这些特征的比例相似的方式选择样本。这种方法结合了分类和限制的判断抽样。在第一阶段，确定总体中各特征的分布，第二阶段则根据配额选择个体。例如，在定点街访中使用配额抽样，以确保样本在关键特征上与总体一致。配额抽样适用于研究者对总体特征有一定了解且样本量较大的情况，费用不高，易于实施。但是，它可能无法完全避免偏差。
4. 滚雪球抽样：
这种方法首先随机选择一些被访者，然后请他们推荐其他符合条件的调查对象。第一批被访者通常采用概率抽样，后续的被访者则是非概率抽样。滚雪球抽样适用于寻找总体中稀少群体的研究。然而，这种方法可能导致选择偏差，无法保证代表性。
在非概率抽样中，还应注意以下基本要求：
- 总体范围的确定：明确研究课题和目的，以界定总体范围。
- 抽样的随机化：尽可能实现随机化，确保每个个体有相等的选择机会。
- 样本的代表性：样本应反映总体的性质或特征，以保证研究结果的可靠性。
- 合理的样本容量：确定样本数量，既要满足研究目的，又要考虑抽样的可行性和误差最小化。
非概率抽样虽然简便，但由于其抽样偏差，通常不适用于需要对总体进行精确推断的研究。
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