5.3 非概率抽样方法

如前所述，非概率抽样通常依赖主观判断而不是随机原则抽取样本。常用的非概率抽样方法有便捷抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样。

5.3.1 便捷抽样

便捷抽样（convenience sampling）选择容易接触的个体作为研究对象，对抽样单位的选择主要由访谈人员完成。这是一个很常用的抽样方法，例如，学术研究用的学生样本，商场对购物者的拦截访问，自愿参与的网上调查等。便捷抽样最大的优点就是简便、经济、易于操作，在所有抽样方法中成本最低，耗时最少，最容易操作。但是，这种抽样方法有严重的局限性：没有一个清楚定义的总体；样本的选择性很显著；存在许多潜在的偏差。因此，从一个便捷样本得到的结果在理论上很难推论到任何一个总体，以描述某一总体为主要目的的描述性研究不宜使用便捷样本。但是，由于简单易行，便捷样本可以用于探索性研究或问卷测试。

值得注意的是，尽管有明显的局限性，这一方法经常被用于大型调查，许多自愿参与的评选活动让调查对象通过电话或报纸杂志上所附的调查表发表自己的意见。这种抽样方法由于有严重的选择性，而且调查对象是否具备资格也很难核实，因此很难代表真正的“民意”。作者就亲身经历了这样一件事，某市政府为了加强群众对政府部门的监督，在当地报纸上刊登了调查表，让市民给各政府部门打分，结果导致当日报纸脱销，许多订户都没有收到所订的报纸。各政府部门为了取得好的成绩，纷纷动员自己的职工及亲朋好友收集报纸，填写调查表。这一活动虽然初衷是好的，但方法不科学，结果也不能令人信服。

5.3.2 判断抽样

判断抽样（judgmental sampling）也叫主观抽样，是由研究人员根据判断选出能够代表总体的样本。当样本量很小或者对调查对象有很严格的要求时，常用判断抽样方法。例如，专家调查的调查对象选取，试销市场的选择，消费者行为研究中意见领袖的选取，促销试验中商店的选择等。

5.3.3 配额抽样

配额抽样（quota sampling）是根据事先确定好的配额，抽取一定数量的具有某种特征的样本，使得样本的构成（例如男女比例、年龄构成、收入等）与总体的构成尽可能接近。进行配额抽样时，首先要确定需要控制的重要特征和这些特征在目标总体中的分布。这些需要控制的特征因研究目的而异，一般的消费者调查可以考虑性别、年龄、收入和受教育程度等，用户调查可能考虑产品的使用状况（使用时间、频率或数量）。一旦分配好配额，调查员仍然采用便捷抽样方法选择调查对象，唯一的要求是完成规定的配额。

一般来讲，配额抽样可以使样本的构成与总体的构成接近，但仍然不能确保样本是有代表性的，因为可能遗漏了重要的控制特征。如果为了防止重要的特征被遗漏而包括更多的特征，在实际操作中则往往非常困难。此外，因为每个配额内的个体是在便利或判断的基础上选取的，所以可能存在明显的选择偏差。最后，和其他的非概率抽样方法一样，配额抽样也无法计算抽样误差。尽管如此，由于配额抽样的成本比概率抽样低，而且易于操作和监控，因此在营销研究中很常用。如果能对访谈人员和访谈程序进行有效的控制以减少选择偏差，配额抽样获得的结果可以接近概率抽样。

5.3.4 滚雪球抽样

滚雪球抽样（snowball sampling）是先抽取少量的符合要求的样本，然后在访谈之后要求这些被访者推荐一些符合条件的其他人，一轮接一轮地推荐进行下去，样本就像滚雪球一样越滚越大。滚雪球抽样主要用于招募一些比较特殊的样本，例如有特殊爱好的群体（音乐发烧友、摄影发烧友、驴友等）。由于这些个体在一般人群中比较稀少，采用其他抽样方法往往如同大海捞针一样，非常没有效率。而采用滚雪球抽样大大增加了找到具有某种稀有特征的样本的可能性，降低了抽样成本。滚雪球抽样适用某些特殊社会群体的研究，也适用专家调查。