样本与抽样方法[样本与总体]研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本，研究对象的全部称为总体。如作水质检验时从井水或河水中采的水样，临床化验中从病人身上采的血液或其它活体组织标本，是样本；而整个一口井或一条河的某一段所有的水，某病人全身所有的血液或某个组织器官，则是总体。这类总体是具体存在的，但另有些总体却是假想的，只是理论上存在的一个范围。例如试验某一治疗流感新药的疗效，最初接受治疗的一批流感患者不论数量多少，都只是一个样本。若该药疗效得到肯定，从而加以推广，那么此后凡在相同条件下接受该药治疗的所有流感患者，都属于这个总体。可是当初试用时，这个总体还并不存在，是假想的。总体包含的观察单位通常是大量的甚至是无限的，在实际工作中，一般不可能或不必要对每个观察单位逐一进行研究。我们只能从中抽取一部分观察单位加以实际观察或调查研究，根据对这一部分观察单位的观察研究结果，再去推论和估计总体情况。如上述某新药治疗流感例子，试验治疗的只是少数有限的病人，而结论却要推广到全体，得出一个该药对所有流感患者之疗效的规律性的认识。所以说，观察样本的目的在于推论总体，这就是样本与总体的辩证关系。为了使样本能够正确反映总体情况，对总体要有明确的规定；总体内所有观察单位必须是同质的；在抽取样本的过程中，必须遵守随机化原则；样本的观察单位还要有足够的数量，又称“子样”，按照一定的抽样规则从总体中取出的一部分个体，样本中个体的数目称为“样本容量”。 [从原理心理学的角度理解样本和总体]心理两内核包括样本和丘觉，是原理心理学的最核心概念。外界客观事物在脑中是以样本的形式表示的，样本是事物在脑中的符号，广泛分布在大脑、下丘脑、杏仁核、纹状体、小脑及其他神经结构中。样本与人脑功能密切相关，人脑的主要功能就是存储样本和进行样本分析，样本是人脑分析的工具。大脑样本的形成、分布、分析都遵循中心扩散规律，以大脑的信息传入区（如视区、听区、躯体感觉区）为 中心，样本从笼统到精细向外扩散，离中心越远样本越精细；向外扩散的方向不同，样本的内容也就不同，方向差异越大内容差异越大。分析也是从中心开始向外扩散，由笼统趋于精细。中心扩散规律是主要适用后天建立的样本，如大脑样本，初生婴儿在与客观事物接触的过程中，只能形成模糊认识，建立笼统样本，进行简单分析，然后通过学习一步一步趋向精确，建立以信息传入区为中心向外精细的样本，大脑各区域的分析功能也是以信息传入区为中心向外逐步精确。当眼、耳等感觉器官接收的信息传到大脑感觉区，大脑使用已有样本一步一步进行分析，整理一个相符的样本并激活的这个样本，点亮丘觉产生意识。对客观事物的意识，样本、联结都是后天建立的，出生婴儿既不能认识客观事物，也不能进行行为活动，需要通过学习建立代表客观事物的样本，样本的建立是在与环境的不断接触中逐步形成的，初生婴儿接触什么样的客观事物，就会建立什么样的样本，样本的建立遵循中心扩散规律，从无到有、从简单到复杂逐步形成。大脑顶枕颞叶中建立的是表示客观事物本身意义的样本；纹状体、小脑中建立的是控制运动的样本，这个样本实质上就是运动控制程序、指令；但不是所有的样本都是后天建立的，像情绪、欲望、动机这类的样本就是先天就有的，是下丘脑、杏仁核的样本；还有一些样本是非常简单的，也可以直接点亮丘觉。如一些感觉器官接受的外界信息。样本是人脑分析的工具，建立样本的目的就是用于分析事物。大脑、下丘脑、杏仁核、纹状体、小脑等结构即是样本的存储结构，又是样本的分析结构，大脑、下丘脑、纹状体是主要的分析结构，称为分析中心。当我们看到或听到外界事物时，分析中心使用已经建立的样本分析事物，获得一个与事物相符的样本并激活这个样本，激活的样本点亮丘觉产生意识。分析过程遵循中心扩散规律，由简单走向复杂，对事物的意识也是由简单过渡到复杂。样本：对于产品样本来说，样本就是产品的宣传资料。包括产品的外形尺寸、选型资料、基本概况等等。 例如：电气产品样本，机械产品样本。[常用的抽样方法]目前在实际生活中使用的抽样方法有单纯随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多级抽样。在现况调查中，后三种方法较常用。（1）单纯随机抽样 这种方法的基本原则是每个抽样单元被抽中选入样本的机会是相等的。简便、易行的科学分组方法是利用随机数字表。抽签、抓阄的方法严格地说不能达到完全随机化，但因其简单、实用，小范围的抽样仍可使用。简单随机抽样首先要有一份所有研究对象排列成序的编号名单，再用随机的方法选出进入样本的号码，已经入选的号码一般不能再次列入直至达到预定的样本含量为止。单纯随机抽样的优点是简便易行。其缺点是在抽样范围较大时，工作量太大难以采用；以及抽样比例较小而样本含量较小时，所得样本代表性差。（2）系统抽样此法是按照一定顺序，机械地每隔一定数量的单位抽取一个单位进入样本。每次抽样的起点必须是随机的，这样系统抽样才是一种随机抽样的方法。例如，拟选一个 5％的样本（即抽样比为 1/20），可先从 1～20 间随机选一个数，设为 14，这就是选出的起点，再加上 20，得 34，34 加 20 得 54，……。这样，14，34，54，74，94 就是第一个100 号中入选的数字，以后依次类推。系统抽样代表性较好，但必须事先对总体的结构有所了解才能恰当地应用。（3）分层抽样这是从分布不均匀的研究人群中抽取有代表性样本的方法。先按照某些人口学特征或某些标志（如年龄、性别、住址、职业、教育程度、民族等）将研究人群分为若干组（统计学上称为层），然后从每层抽取一个随机样本。分层抽样又分为两类：一类叫按比例分配分层随机抽样，即各层内抽样比例相同；另一类叫最优分配分层随机抽样，即各层抽样比例不同，内部变异小的层抽样比例小，内部变异大的层抽样比例大，此时获得的样本均数或样本率的方差最小。分层抽样要求层内变异越小越好，层间变异越大越好，因而可以提高每层的精确度，而且便于层间进行比较。（4）整群抽样抽样单位不是个体而是群体，如居民区、班级、连队、乡、村、县、工厂、学校等。然后用以上几种方法从相同类型的群体中随机抽样。抽到的样本包括若干个群体，对群体内所有个体均给以调查。群内个体数可以相等，也可以不等。这种方法的优点是，在实际工作中易为群众所接受，抽样和调查均比较方便，还可节约人力、物力和时间，因而适于大规模调查。但整群抽样要求群间的变异越小越好，否则 抽样误差较大，不能提供总体的可靠信息。（5）两级或多级抽样这是大型调查时常用的一种抽样方法。从总体中先抽取范围较大的单元，称为一级抽样单元（例如县、市），再从抽中的一级单元中抽取范围较小的二级单元（如区、街），这就是两级抽样。还可依次再抽取范围更小的单元，即为多级抽样。多级抽样常与上述各种基本抽样方法结合使用。