今天要给大家介绍的是sampling methods抽样方法。
我们都知道management accounting的定义呢，是为management做决策making decision来提供有用信息。那么问题来了，这些有用的信息information是怎么来的呢，我们如何收集data，并从中挑选出对决策有用的information呢？以上就是我们今天要解决的问题。
那同学们知道到底为什么要抽样吗？其实，population总体一般都很大，上万乃至上亿，那么为了节省物力财力，企业可以通过观察研究population总体中的部分的特点特征，由此合理有效地推断出整体的特点，得到更多的相关信息。那如何让这个由样本推整体特征的过程更加合理有效呢，就取决于企业所采用的抽样方法。
常见的抽样方法有6种，分别是Random sampling随机抽样、Systematic sampling系统抽样、Stratified random sampling分层随机抽样、Multistage sampling多层抽样、Cluster sampling整群抽样以及quota sampling配额抽样。
抽样方法总的分为probability sampling methods概率抽样和Non-probability sampling methods非概率抽样。前者呢是说，在总体中的每个个体被抽到的概率都是已知的，而后者就是未知的。
概率抽样包括random sampling随机抽样、Systematic sampling系统抽样、Stratified random sampling分层随机抽样、Multistage sampling多层抽样、Cluster sampling整群抽样；而非概率抽样只包括最后一种，即quota sampling配额抽样。
下面呢，将为大家揭开各种抽样方法的神秘面纱。
第一种，random sampling随机抽样。
前段时间比较火的事儿，wuli宝宝的宝宝要和宝宝离婚了，那wuli宝宝不能因为马蓉对爱情失去希望啊。所以呢，宝宝就来到了一家婚介所，婚介所的老板呢也很热情，哐哐哐拿出100个美女的照片。那宝宝呢就两眼一闭，随手摸出10个，每个人被抽中的概率都是10/100,即1/10。这样的过程就是随机抽样。
在生活当中也是非常常见的，想想打麻将前是不要掷骰子，掷骰子的过程就是典型的随机抽样。大家想想，在这个过程中，每个面朝上的概率都是一样的，equal change为1/6。这就是随机抽样的特点。
第二种，Stratified random sampling分层随机抽样。这种方法，其实就是在随机抽样前多了一个步骤——先分层，再随机。
举个例子，宝宝又来相亲了。这次老板还是提供了100个女生的照片，但是呢，把她们分了个类。
刚刚好呢，有50位卡哇伊类型的女生，30位女王范的，以及20位我们傅园慧女神经招人爱类型的。
那么在100个当中抽取10个，也就意味着每个人被抽到的概率是1/10。也就是说，在50个卡哇伊类型的当中抽取5个，30个女王范儿中抽取3个，20个女神经类型中抽取2个。
这种抽样方式就是分层随机抽样，其特点就是，抽取出的样本组成结构比例和整体population的组成结构是完全一致的。这也就在一定程度上，增加样本的可靠性和代表性，使得在样本特征推总体特征的过程中，更加合理有效。
那么今天呢，我们就介绍到这里，下次将对其余抽样方法进行详细介绍呦~
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