博士生抽样研究方法在设计中的重要性
在研究设计中，人口和抽样是两个重要的术语。人口是一群拥有共同联系的个体。样本是总体的子集。样本量是样本中个体的数量。人口样本越具有代表性，研究人员对结果的质量就越有信心。

抽样方法的类型
抽样的重要性说明：
研究人员可能想研究与在煤矿工作相关的不利健康影响。然而，研究大量煤炭工人是不可能的。因此，研究人员需要缩小人口范围并建立样本来收集数据。这个样本可能是一个城市的一组煤炭工人。
抽样方法如下：
概率抽样是一种方法，其中总体中的每个成员都有相同的概率成为样本的一部分。
非概率抽样是一种方法，其中人口中的每个成员没有被选择的平等机会。当研究人员希望有选择地选择成员时，可以考虑非概率抽样。这两种采样技术都经常使用。但是，根据研究需要，一种方法比其他方法效果更好。

定性和定量研究
在定性研究中，非数值数据用于研究自然环境中的元素。这有助于解释和衡量这些元素如何影响人类或其他生物。
定性抽样主要分为三种类型：
• 目的性抽样： 与研究假设 相关的预先选择的标准决定了研究的参与者，例如，关于居住在核电站附近的个人的癌症发病率研究。
• 配额抽样： 研究人员在形成样本之前确定参与者配额。 选择符合特定特征的参与者，如性别、年龄、健康状况等。
• 雪球抽样：  研究参与者将符合研究所需特征的其他人推荐给研究人员。
定量研究用于对数值数据进行分类、排名和测量。研究人员建立了在不同环境和环境中发现的一般行为规律。目标是检验一个理论并支持或拒绝它。

定量采样的三种主要类型是：
• 随机抽样：随机抽样是指群体中的所有个体都有同等机会被选中。
• 分层抽样：分层抽样是研究人员根据研究的特定标准定义人群中的个体类型。例如，一项关于吸烟的研究可能需要按年龄、种族或社会经济地位对参与者进行细分。
• 系统抽样：系统抽样是在有序的基础上选择样本。要构建样本，请查看目标人群，并根据样本量的需要选择每五、十或二十个名称。

选择合适的抽样方法的重要性
抽样产生显着的研究成果。但是，由于总体和样本之间可能存在差异，因此可能会出现样本错误。因此，必须使用最相关和最有用的抽样方法。
以下是三个最常见的抽样错误。
• 当样本不能反映总体特征时，就会出现抽样偏差。
• 当错误的子群体用于选择样本时，就会发生样本帧错误。这可能是由于性别、种族或经济因素造成的。
• 当样本结果与总体结果显着不同时，就会出现系统误差。
您对研究设计和抽样方法有何经验？您是否遇到过本文中提到的一些挑战？请在评论中分享您的想法。