在線調(diào)查的抽樣方法及注意事項(xiàng)

文章來源：東石筆記

“不做調(diào)查沒有發(fā)言權(quán)。不做正確的調(diào)查同樣沒有發(fā)言權(quán)?！?在萬物互聯(lián)的時代，如何運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)和其他信息技術(shù)進(jìn)行調(diào)查才能更好的支撐決策，避免對決策的誤導(dǎo)？

生活中會遇到各種在線調(diào)查問卷和結(jié)果。比如，看到上面這樣一則再常見不過的微博投票，該如何去認(rèn)識和解讀它？

對于一些學(xué)科的同學(xué)和研究者來說，在應(yīng)對新冠疫情的特殊時期，做在線調(diào)查可能成為一個更方便可行的數(shù)據(jù)收集渠道。

在線調(diào)查可以降低成本，方便數(shù)據(jù)的獲??；同時，為了更準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)調(diào)查的目標(biāo)、增強(qiáng)樣本對總體的代表性，也需要更細(xì)致的了解在線調(diào)查的不同抽樣方法和注意事項(xiàng)。?

這里陸續(xù)摘錄、推出弗吉尼亞理工大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)系教授Ronald D. Fricker, Jr.《在線調(diào)查的抽樣方法》一文，今天先翻譯和推出一些預(yù)備內(nèi)容。?

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1936年，《文學(xué)文摘》（The Literary Digest）雜志進(jìn)行美國總統(tǒng)大選的民調(diào)。雜志根據(jù)電話號碼本和機(jī)動車登記表組成了一個抽樣框。雖然在今天使用電話號碼可能會產(chǎn)生相當(dāng)有代表性的人口樣本，但在1936年，只有四分之一的家庭擁有電話，而它們一般都是更富裕的家庭。使用汽車登記表使抽樣框更加偏向高收入個體。

《文學(xué)文摘》寄出1000萬張民調(diào)選票，其中230萬張被退回，退回比例很高，而答復(fù)率不到25％。根據(jù)民調(diào)數(shù)據(jù)，《文學(xué)文摘》預(yù)測，艾爾弗·蘭登將擊敗富蘭克林·羅斯福（預(yù)測得票率55％ vs. 41％）。實(shí)際上，羅斯福以61％的得票率擊敗蘭登（37％）。這是有史以來主要民調(diào)的最大失誤，可能也是1938年《文學(xué)文摘》倒閉的原因之一。

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抽樣是指從一個較大的總體（研究對象的全部）中選擇要調(diào)查的子集（樣本）。本文重點(diǎn)介紹網(wǎng)頁和電子郵件調(diào)查的抽樣方法，這些方法統(tǒng)稱為“在線”調(diào)查。在使用互聯(lián)網(wǎng)之前，大型調(diào)查的管理成本通常很高，因此專業(yè)調(diào)查人員會仔細(xì)考慮如何最好地進(jìn)行調(diào)查，以在最大程度地降低成本的同時最大化信息的準(zhǔn)確性。但是，互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在可以輕松訪問大量的無憂調(diào)查軟件和數(shù)以百萬計(jì)的潛在調(diào)查對象，并且降低了其他成本和調(diào)查障礙。盡管這對調(diào)查研究人員來說是個好消息，但這些相同的因素也促進(jìn)了不良調(diào)查研究方法的泛濫。

圖?關(guān)于抽樣。如果不可能或無法直接觀測總體的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，則可以使用從總體中適當(dāng)抽取的樣本數(shù)據(jù)推斷出有關(guān)總體的信息。（來源：Fricker Jr., 2016）

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例如，在線調(diào)查數(shù)據(jù)收集的邊際成本實(shí)際上可以為零。乍一看，這十分具有吸引力，似乎可以嘗試進(jìn)行普查，或者只需對大量個體進(jìn)行調(diào)查而不考慮個體是如何被選到樣本中的。實(shí)際上，這些方法的確在在線調(diào)查中被頻繁使用，而沒有充分考慮可替代的抽樣策略或此類選擇對調(diào)查結(jié)果準(zhǔn)確性的潛在影響。結(jié)果是，進(jìn)行不當(dāng)?shù)摹捌詹椤焙突诖笠?guī)模方便樣本（convenience samples）的調(diào)查的泛濫，這些樣本可能比進(jìn)行較小樣本、組織良好的調(diào)查所產(chǎn)生的準(zhǔn)確度更低。

與所有形式的數(shù)據(jù)收集一樣，進(jìn)行調(diào)查需要妥協(xié)。具體地，在可收集的數(shù)據(jù)量和所收集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性之間幾乎總是要進(jìn)行折衷。因此，對于研究人員來說，在選擇一種用于收集數(shù)據(jù)的抽樣方法時，要把握好它們或隱含或明顯的優(yōu)劣權(quán)衡。

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從總體中抽取樣本的方法有很多，抽樣也有許多出錯的可能。我們直觀地認(rèn)為一個好的樣本能夠代表總體。所謂“代表性”，并不一定意味著樣本在可觀測特征方面與總體匹配，而是從樣本數(shù)據(jù)獲取的結(jié)果與假如使用總體數(shù)據(jù)獲取的結(jié)果一致。

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調(diào)查的主要目的是收集有關(guān)總體的信息。但是，即使在進(jìn)行普查的情況下，結(jié)果也可能會受到多種誤差（error）來源的影響。一個好的調(diào)查設(shè)計(jì)可以減少所有類型的誤差。下表列出了Groves（1989）提出和定義的調(diào)查誤差的四個類別。

調(diào)查抽樣可分為兩大類：基于概率的抽樣（也稱為“隨機(jī)抽樣”）和非概率抽樣?；诟怕实臉颖臼鞘褂媚撤N概率機(jī)制選擇受訪者的樣本，并且樣框總體的每個成員被抽中的概率已知。對于抽樣框的每個成員，被抽中的概率不一定必須相等。

概率樣本的類型包括：簡單隨機(jī)抽樣（SRS）、分層隨機(jī)抽樣、整群抽樣、系統(tǒng)抽樣。

當(dāng)每個個體被抽中的概率無法確定，或者個體能夠選擇是否參與調(diào)查時，就會出現(xiàn)非概率樣本（有時稱為方便樣本，convenience samples）。對于概率樣本，調(diào)查員使用某種概率機(jī)制選擇樣本，并且總體中的個體無法控制此過程。相反，網(wǎng)絡(luò)調(diào)查可以簡單地發(fā)布在網(wǎng)站上，由瀏覽該網(wǎng)站的人決定是否參加調(diào)查。顧名思義，這種非概率樣本因?yàn)楂@取方便，因此經(jīng)常被使用。

在基于概率的調(diào)查中，參與者可以選擇不參加調(diào)查，而嚴(yán)格的調(diào)查則試圖將決定不參加（即不答復(fù)）的人數(shù)降至最低。在這兩種情況下，都有可能產(chǎn)生偏差（bias），但是在非概率調(diào)查中，偏差的可能性更大，因?yàn)檫x擇加入的個體可能無法代表總體。此外，在非概率調(diào)查中，通常沒有辦法評估偏差的大小，因?yàn)橥ǔ]有關(guān)于選擇不參加的個體的信息。

一般來說，獲取非概率樣本耗費(fèi)的時間和精力更少，因此生成成本更低，但它們通常不能支撐正式的統(tǒng)計(jì)推斷。但是，非概率樣本可能對研究有其他方面的幫助。例如，在研究的早期階段，采集方便樣本（convenience samples）對提出假設(shè)、識別問題、定義替代方案的范圍或收集其他種類的非推斷數(shù)據(jù)可能有用。有關(guān)將各種基于非概率的抽樣方法應(yīng)用于定性研究的詳細(xì)討論，請參見Patton（2002）。

非概率樣本的類型如下：

配額抽樣要求調(diào)查研究人員依據(jù)受訪者的特定特征分配采樣數(shù)額。對受訪者的實(shí)際選擇權(quán)交給了調(diào)查訪問員（interviewers），由他們來完成配額。細(xì)微的偏差可能會由此滲入樣本的選擇中。

滾雪球抽樣（受訪者驅(qū)動的抽樣，也譯作裙帶抽樣、推薦抽樣）。當(dāng)具有所需特征的樣本個體非常稀少，以至于通過其他方式（如簡單隨機(jī)抽樣）定位到足夠多的受訪者非常困難或昂貴時，常采用滾雪球抽樣。它依賴于最初受訪者的推薦，以產(chǎn)生更多的受訪者。盡管此技術(shù)可以大大降低搜索成本，但以引入偏差作為代價，該技術(shù)本身會大大增加樣本無法代表總體的可能性。

判斷抽樣（也譯作立意抽樣）是一種方便抽樣，研究人員根據(jù)自己的判斷選擇樣本。例如，即使所推斷的總體包括所有互聯(lián)網(wǎng)用戶，研究人員可能會決定只從一個“代表性”的互聯(lián)網(wǎng)用戶社群抽取整個隨機(jī)樣本。判斷抽樣還可以以結(jié)構(gòu)更簡單的方式進(jìn)行應(yīng)用，而無需應(yīng)用任何隨機(jī)抽樣。?????????

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如果樣本在某種程度上不能從系統(tǒng)上代表所推斷的總體，那么所得到的分析可能會產(chǎn)生偏差。例如，對互聯(lián)網(wǎng)用戶進(jìn)行的有關(guān)電腦使用情況的調(diào)查結(jié)果不可能準(zhǔn)確量化一般人群的電腦使用情況，因?yàn)闃颖緝H由使用電腦的人組成。此外，應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，采集更大的樣本并不能自然而然的糾正偏差，大樣本也不能證明偏差就小。例如，不管調(diào)查了多少互聯(lián)網(wǎng)用戶，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)用戶樣本所估計(jì)的電腦平均使用率都很可能會高估總體人口的平均使用率。?

隨機(jī)化是指從感興趣的總體中隨機(jī)選擇受訪者，該方法可最大程度地減少偏差的幾率。其想法是，通過從整個總體中隨機(jī)選擇潛在的調(diào)查對象，抽樣得到的樣本將很可能“看起來像”總體，即使對于那些無法觀測或未知的特征。后一點(diǎn)值得強(qiáng)調(diào)，概率樣本對于可觀測和不可觀測特征（observable and unobservable characteristics）均可降低抽樣偏差的機(jī)會。

另一方面，方差只是觀測數(shù)據(jù)變化的度量，可用于計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤差。通過概率抽樣機(jī)制得出統(tǒng)計(jì)估計(jì)值的精度可通過增大樣本量來提高，因?yàn)椋ㄔ谒衅渌麠l件保持不變的情況下）更大的樣本量可帶來更小的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

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Groves, R. M. (1989)?Survey Errors and Survey Costs. New York: John Wiley.

Patton, M. Q. (2002)?Qualitative Evaluation and Research Methods, London: Sage.