统计学中最基本的推理方式

(1)简单随机抽样:

简单随机抽样是指抽样过程应独立进行，每个个体在总体中被抽取的机会是均等的。随机抽样不是随机抽样，随机抽样容易受个人好恶的影响。为了实现随机化，我们可以抽签、掷骰子或查随机数字表。

如果从100个产品中随机抽取l0个产品组成一个样本，可以从L到100对这100个产品进行编号，然后通过抽签随机抽取l0个号码，这l0个号码所代表的产品组成一个样本。这种抽样方法的优点是抽样误差小，程序复杂。在实践中，要真正做到每个个体被抽到的机会均等，并不容易。

(2)周期性系统抽样:

周期性系统抽样，也称等距抽样或机械抽样，是对总体进行顺序编号，通过抽签或查随机数字表确定第一块，然后按照等距抽样的原则依次抽取样本。如果从120个零件中抽取5个样本，先按生产顺序对产品进行编号，用简单随机抽样法确定第一个零件，然后每24个编号抽取1个(从120÷5=24)，* * *抽取5个样本。

这种方法特别适用于在线采样，简单易操作，实施起来不易出错。但是一旦确定了抽样的起点，整个样本就完全固定了。总体质量特性存在一定的周期性变化，当抽样间隔与质量特性的变化周期重合时，可能得到偏差较大的样本。

(3)分层抽样法:

分层抽样法，即从一个可分为不同亚种群的种群中，按照规定的比例随机抽取不同层的个体。

当同一产品由不同的设备、不同的环境生产时，由于条件不同，产品的质量可能会有很大的差异。为了使取样的样品具有代表性，可以对不同条件下生产的产品进行分组，使同一组的产品质量一致，然后按比例随机抽取每组中的样品，合成一个样品。这种采样方法得到的样本具有代表性，采样误差小。缺点是取样程序复杂，通常用于产品质量检验。

(4)整群抽样法:

在这种方法中，将种群按一定方式分成若干组，然后随机选取若干组，样本由这些组中的所有个体组成。比如按照生产流程，1000个零件放入20个盒子里，每个盒子50个零件，然后随机抽取一个盒子，这个盒子里的50个零件组成一个样品。这种抽样方法实施方便，但样本来自个体群体，不能在总体中均匀分布，代表性差，抽样误差大。