大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于滚雪球抽样设计方案的问题，于是小编就整理了4个相关介绍滚雪球抽样设计方案的解答，让我们一起看看吧。
收集数据时可采用的抽样方法有：
1. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：从总体中随机选择指定数量的样本，每个个体被选中的概率相等。
2. 分层抽样（Stratified Sampling）：将总体根据某些特征划分为若干层，然后分别从每层中随机抽取样本。
3. 系统抽样（Systematic Sampling）：按照某个固定的间隔从总体中选择样本，例如每隔k个个体选择一个样本。
4. 整群抽样（Cluster Sampling）：将总体划分为若干群或区域，然后随机选择部分群或区域，并对选中的群或区域中的所有个体进行调查或采样。
5. 多阶段抽样（Multistage Sampling）：将总体按照多个层级划分，然后在每个层级进行抽样，形成多个多个阶段的抽样。
6. 方便抽样（Convenience Sampling）：根据研究者的方便性选择调查对象作为样本，容易出现偏倚。
7. 滚雪球抽样（Snowball Sampling）：首先选择一部分样本，然后由这些样本提供额外的参与者，形成一个逐步扩大的样本。
8. 整齐数抽样（Quota Sampling）：按照研究者的要求，根据指定的属性和数量要求，选择符合条件的样本。
非概率抽样是指不依据随机原则，而是根据研究者的主观意愿、方便程度或其他条件来抽取样本的方法，常用的有以下几种：
1. 方便抽样：研究者根据现实情况，以自己方便的形式抽取偶然遇到的人作为调查对象，或者仅仅选择那些离得最近、最容易找到的人作为调查对象。
2. 判断抽样：研究者根据研究目标和自己的主观分析来选择和确定调查对象的方法。
3. 配额抽样：将总体中的所有单位按其属性或特征分为若干类型或层次，然后在各类型或层次中采用方便抽样或判断抽样的方法抽取样本单位。
4. 滚雪球抽样：先从几个适合的调查对象开始，然后通过他们得到更多的调查对象，这样一步步扩大样本范围的方法。
重点抽样是指从调查对象的全部单位中选择少数重点单位，对其实施调查，用于了解总体情况。
抽样是通过抽取总体中的部分单位，收集这些单位的信息，从而对总体进行推断的一种手段。
抽样可以分为概率抽样和非概率抽样。其中，非概率抽样在抽取样本时不是依据随机原则，而是根据研究目的对数据的要求，采用某种方式从总体中抽出部分单位对其实施调查。有随意抽样、判断抽样、志愿参加者抽样、滚雪球抽样、配额抽样、修正的概率抽样等方式。
非概率抽样是抽样中与概率抽样相对应的一种类型。顾名思义，它不是基于概率判断而是凭借人们的主观判断或根据便利性原则来抽取样本。非概率抽样的最大特征是总体中每个个体被抽取的可能性难以用概率来计算，或者每一种样本组合被抽取的概率事先无法确定和计算。
虽然非概率抽样难以保证总体中每一个个体都有事先可计算的非零概率被抽取，但在一定条件下还是能够依据样本对总体数量特征作出大致的估计，只是难以判断该估计是否无偏以及估计的误差有多大。在概率抽样出现以前，人们就是借助非概率抽样来了解总体数量特征的。非概率抽样的主要形式包括随意抽样、判断抽样、定额抽样、滚雪球抽样和流动总体抽样等几种。
到此，以上就是小编对于滚雪球抽样设计方案的问题就介绍到这了，希望介绍关于滚雪球抽样设计方案的4点解答对大家有用。
