心理学中的随机抽样
什么是心理学中的随机样本？
研究者如何使用受试者子集进行研究
随机抽样是一种每人都有等同机会被选中的技术。简单来说，随机样本是一组由研究人员随机选择以代表整个群体的个体子集。目标是获得一组能够代表较大群体的样本。
它包括确定目标群体，确定需要多少参与者，然后通过一种方式挑选参与者，使每个人都有等同的机会被随机选中。
概览
随机抽样在心理学中很重要，因为它有助于确保研究样本能代表整个群体。这种抽样方法可以减少偏见，但执行起来也可能成本高且耗时。
了解随机抽样的工作原理可以帮助你在自己的研究中运用，并更好地理解研究是如何进行的以及它可能对更大群体意味着什么。
心理学中随机抽样的示例
例如，如果研究人员有兴趣了解美国大学生中的饮酒情况，那么较大的群体（即“感兴趣群体”）将是全国每一所大学里的每一个学生。
要采访每一个这样的人都找出他们是否饮酒、喝什么类型的酒、多久一次、在什么情况下、喝多少（每周喝一两杯啤酒还是每次喝醉），这几乎是不可能完成的任务。
相反，科学家们会随机抽取一组大学生来代表全国大学生群体。
心理学中的随机抽样类型
随机抽样可以通过几种不同的方式进行：
- 简单随机抽样 包括有一个目标群体中每个成员的列表。给每个人分配一个号码，然后使用抽奖法随机选择必要的参与者数量。
- 分层随机抽样 包括根据特定特征（如年龄、性别、诊断等）将目标群体成员分成同质的小组，然后从每个子组中随机抽取样本。
- 集群随机抽样 包括将较大的人口分为较小的集群，这些集群代表较大的群体。然后研究人员随机抽取一定数量的集群作为样本。
- 系统随机抽样 包括使用系统性抽样方法，比如每隔15个成员选取一个人作为样本。
研究人员如何创建随机样本
随机抽样可能会耗费大量金钱、时间和资源。然而，这种方法收集用于研究的数据提供了最好的机会，可以组成一个无偏见的样本，真正代表整个群体。
回到关于大学生饮酒情况的研究示例，这里是如何进行随机抽样的：
确定总体人口
根据国家教育统计中心（NCES）的数据，2020年大约有1970万学生在美国的大学和学院就读，这是最新可用的数据。这2000万人代表了要研究的总体人群。
确定总体特征
为了从这个群体中随机抽样，所有学生必须有相同的入选机会。例如，进行研究的科学家需要确保样本中男女的比例与较大群体相同。
根据NCES的数据，总人群中女性有1130万，男性有850万。样本组需要反映相同比例的女性与男性。
在随机样本中代表所有特征
除了性别，研究人员还需要对其他特征进行同样的过程——例如，种族、文化背景、年级、社会经济地位等等，具体取决于研究的目的。
例如，如果他们想关注亚裔学生的饮酒情况，他们会创建一个仅包含亚裔学生的随机样本。同样地，如果研究集中在学生在一周内饮酒的情况，他们会创建一个问卷或其他方法来找到仅在工作日饮酒的学生进行研究。
随机抽样在心理学中的优缺点
随机抽样的最大好处是它可以降低偏差的风险。研究人员还建议，这可以改进统计分析并允许他们量化非响应。
随机抽样的最大缺点是它可能难以实现。
这种抽样方法通常在金钱、时间和资源方面更加昂贵。正因为如此，研究人员有时不得不利用其他抽样方法。
对你的意义
当你阅读基于随机样本的健康研究时，请意识到研究结果并不是基于符合某些标准的每一个人，而是基于一组被选出来代表他们的受试者。这应该帮助你从整体上看待这项研究。