让我们以一个有趣的案例研究为例，将这些步骤应用于执行抽样。几个月前，我们在印度举行了大选。你一定看过当时每个新闻频道的民意调查:

这些结果是根据全国9亿选民的意见得出的还是根据这些选民的一小部分得出的?让我们看看是怎么做的。

第一步

抽样过程的第一步是明确定义目标群体。

因此，为了进行民意调查，投票机构仅考虑18岁以上且有资格在人口中投票的人。

第二步

抽样框架(Sampling Frame) –这是构成样本总体的个体列表。

因此，这个例子的抽样框架将是是名字出现在一个选区的所有投票人列表。

第三步

一般来说，使用概率抽样方法是因为每一张选票都有相等的价值。不考虑种姓、社区或宗教，任何人都可以被包括在样本中。不同的样品取自全国各地不同的地区。

第四步

样本量(Sample Size)-是指样本中所包含的个体的数量，这些个体的数量需要足量以对期望的准确度和精度进行推断。

样本量越大，我们对总体的推断就越准确。

在民意调查中，各机构试图让尽可能多的不同背景的人参与抽样调查，因为这有助于预测一个政党可能赢得的席位数量。

第五步

一旦确定了目标人群，抽样框架，抽样技术和样本数量，下一步就是从样本中收集数据。

在民意测验中，机构通常会向人民提出问题，例如他们要投票给哪个政党或前政党做了什么工作，等等。

根据答案，各机构试图解释选民投票给谁，以及一个政党要赢得多少席位。

这里是另一个图解!这一个是关于我们可以使用的不同类型的采样技术:

• 概率抽样： 在概率抽样中，总体中的每个个体都有相等的被选中的机会。概率抽样给了我们最好的机会去创造一个真正代表总体的样本
• 非概率抽样：在非概率抽样中，所有元素被选中的机会都不相等。因此，有一个显著的风险，即最终得到一个不具代表性的样本，它不会产生可推广的结果

例如，假设我们的人口由20个人组成。每个个体的编号从1到20，并由特定的颜色(红色、蓝色、绿色或黄色)表示。在概率抽样中，每个人被选中的概率是1/20。

对于非概率抽样，这些概率是不相等的。一个人被选中的机会可能比别人大。现在我们对这两种抽样类型有了一定的了解，让我们分别深入了解每种抽样类型，并理解每种抽样的不同类型。

简单随机抽样

这是你一定要遇到的一种抽样技术。在这里，每个人都是完全由随机选择的，人口中的每个成员都有被选择的机会。

简单的随机抽样可减少选择偏差。

这种技术的一大优点是它是最直接的概率抽样方法。但它有一个缺点，它可能不会选择特别多我们真正感兴趣的个体元素。蒙特卡罗方法采用重复随机抽样的方法对未知参数进行估计。

系统抽样

在这种类型的抽样中，第一个个体是随机选择的，其他个体是使用固定的“抽样间隔”选择的。让我们举一个简单的例子来理解这一点。

假设我们的总体大小是x，我们必须选择一个样本大小为n的样本，然后，我们要选择的下一个个体将是距离第一个个体的x/n个间隔。我们可以用同样的方法选择其余的。