小结

对于大多数研究而言，对总体的全部成员进行研究既不必要也不可行，多数的营销研究都是根据部分样本数据推断总体。为了使样本数据能够很好地代表总体，好的样本设计至关重要。抽样过程包括定义目标总体、确定抽样框架、选择抽样方法、确定样本量和抽取样本单位五个紧密相关的步骤。

定义总体是抽样的第一步，也是非常重要的一步。目标总体是想用研究结果来推断的总体；抽样总体是从中实际抽取样本的所有个体的集合，通常依据抽样框架加以定义。抽样单位是抽样过程中的某一阶段可供抽取的基本单位。抽样框架是抽样总体的操作化定义，可用所有抽样总体成员的完整名单定义，也可用界定样本总体成员资格的规则定义，应当尽量保证抽样框架和目标总体之间的高度一致，减少抽样框架偏差。

抽样方法可以分为非概率抽样方法和概率抽样方法两大类。非概率抽样是依赖研究人员的个人判断而非随机原则选择样本个体。非概率抽样简便易行，但其总体的定义不明确，每个样本单位被抽中的概率不详，因此无法运用概率论和统计方法来推断总体，也无法计算抽样误差。这种抽样方法常用于探索性研究和问卷试填。常用的非概率抽样方法包括便捷抽样、判断抽样、配额抽样和滚雪球抽样。

概率抽样是根据事先确定的非零概率从总体中抽取一定数量的样本单位，这种抽样方法允许研究人员估算用样本估计值推断总体参数时可能产生的误差。描述性研究一般宜采用概率抽样方法。概率抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、区域抽样等。抽样方法的选择取决于研究所处的阶段和数据的用途、目标总体内部的同质性、时间、经费、人力、数据收集方法和可操作性等其他实际考虑。

样本量是要抽取的个体的数量。确定样本量的方法可分为两大类：根据业界常规确定样本大小的经验方法和根据统计公式计算样本量的统计学方法。用非概率抽样方法时，无法用统计学方法确定样本量，最简单的方法是根据研究的类型和经验确定大致的样本量，然后考虑其他重要的定性因素加以调整。对于概率样本，可用统计公式计算所需样本量。一般先计算简单随机抽样所需的样本量，然后根据实际采用的抽样方法乘一个修正系数。为了达到要求的最终有效合格样本量，必须考虑发生率和完成率，抽取一个比所确定的最终有效样本量更大的初始样本。

无回答是调查研究中最常遇见的重要问题之一。它不仅减少了最终的有效样本数，而且可能导致样本估计值发生严重的偏差，所以应该针对无回答的原因努力提高回答率，另外还可以通过替代和趋势分析对无回答偏差进行修正。