很多时候，在进行研究时，由于人口众多或可能出现其他问题，因此无法分析人口中的每个要素，在这里使用的抽样类型与预期的目标有关实现。
抽样被理解为研究人员用来获取他打算分析和研究的人口代表性样本的工具。本文简要解释了样本概念或主要思想，以更好地理解和分析该主题。它的目的是使人们了解采样的主要概念，并提供更具体的信息以了解采样的分类，此外还对每个采样进行简要说明。选择抽样类型时，必须考虑需要调查的人口，因为通常也需要这样做，因此考虑到执行几种抽样类型之一，这会减少但不会消除费用在材料，库存，公用事业等方面
暂时无需多说，下一份工作有望满足您的要求。
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先前通过抽样类型选择的总人口中有代表性的部分称为样本。
采样
采样被理解为用于选择人口代表性样本的工具，由于大量的地理规模或大量的参与者无法进行整个人口的分析，因此使用了抽样。抽样特别是告诉我们所选人群中将要进行测试或调查的部分。
抽样类型
出现了不同的采样方法分类，最常见的是概率方法和非概率方法，下面将简要说明。
概率抽样。
此类抽样表明，人口中的每个成员都有被选择成为代表性样本的相同可能性。概率抽样包括不同的类型，另外：
简单随机抽样
这种采样是最简单，最简单的采样，在这种采样中，每个主题都具有与其余主题相同的概率。您可以使用不同的选项来收集主题，但是最常用的是列出所有主题（从1到它们是主题的数量），然后生成等于所需主题数量的随机数。实际上，通常使用不同的方法和技术来选择随机数。
系统随机抽样
在这种类型的采样中，需要一个间隔来稍后选择剩余的所需采样。该间隔是通过将总体总数除以样本中的受试者数量（待分析总体的一部分）而获得的，然后在所述划分结果之间得出一个数字。将间隔添加到绘制的中奖号码，依此类推，将生成将为样本选择的其他号码。
分层随机抽样。
顾名思义，在这种类型的抽样中，人口被分为多个阶层，这意味着它们被具有共同特征的群体所分隔。为了选择每个层的每个元素，可以使用简单和系统类型的随机采样。他知道组成样本的元素数量的过程如下：将总体划分为组或阶层后，所需样本的总数将除以总体总数，然后将结果乘以数量组或阶层的总数。
整群抽样
当无法创建总体所有元素的列表时执行这种类型的采样，通常以自然方式进行选择
非概率抽样
与概率采样不同，在这种采样方法中，并非所有对象都具有被选择或选择的相同可能性，因为为了选择元素，要遵循一类规则或特定的选择标准。这种类型的抽样不允许我们进行特定的结案。
在这种采样方法中，我们发现以下类型：
配额采样。
这种抽样方式和分层抽样方式有一个共同的特点，就是将整个人口分为几类，但是不同的是，在这种配额抽样方式中，每组对象的选择取决于标准这意味着所选主题必须满足研究人员要求的特定要求。
有意或方便抽样。
这种类型的采样以方便的方式选择了样本的一部分，这意味着样本由更易于合并且更易于访问的元素组成。
雪球
这种类型的样本包括招募一个人，后来又招募另一个，依此类推，直到获得需要分析或检查的样本数量。
全权抽样
研究人员根据自己的判断和决定选择要研究或检查的部分人口（样本）来进行这种抽样。
结论
总之，上面进行和显示的工作使我们知道主要的抽样方法是概率抽样和非概率抽样，并且每种抽样方法都会产生不同类型的抽样，以便从特定人群中选择样本，为了促进和快速动员调查，除了应用其中一些类型的抽样还为研究人员提供了很多好处之外，其中之一是节省了现金，因为当需要时，可能需要的材料费用减少了。仅适用于总体的一小部分（样本），而不适用于元素总数。您必须考虑需要获取的样本类型，以便以后选择使用哪种采样方法。
建议使用任何一种类型的采样时，您都必须知道如何区分一种采样方法，因为由于它们之间的相似程度很多，它们可能会引起争议。
据估计，这项工作将澄清疑问，产生知识，并向读者传达有关采样及其类型的具体，更清晰，更精确和更公式化的想法。同样，希望读者对这项工作感到满意。
参考文献B.
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卡拉曼（Carrazco），杰曼（German）。（2018年6月13日）。人口抽样：抽样类型 。（2011）。从以下位置恢复：
http://recursostic.educacion.es/descartes/web/materiales_didacticos/muestreo_pobla ciones_ccg / types_muestreo.htm
