如今市场调研和咨询行业传统的调查方式面临着诸多挑战。线下调查样本难获取、调查周期长、经费贵等问题日益突出，也给调研行业和需求客户带来了诸多困扰。随着互联网的快速发展，基于在线招聘的在线调查可以高效、经济地收集大量多样的样本。市场调研和咨询行业也越来越依赖于网络调查，调查规模逐年增加。

然而，很多人仍然对网络问卷调查的抽样形式深感不解：它是否比传统的调查方式更科学？梁云数字的创新在线社区研究产品Yooclub给出了明确的答案。首先，要明确抽样调查的概念。

抽样调查的类型和区别

【抽样调查】是一种不完全调查。它是根据随机原理从总体中抽样调查样本来收集数据，用概率估计方法从样本数据到总体特征计算样本特征的一种统计分析方法。

一般来说，抽样分为两类：非概率抽样和概率抽样(随机抽样)。

非概率抽样是指对群体中每个个体的选择不是基于其自身的机会，而是完全由调查者的意愿决定的。因此，最终获得不具有代表性的样本的风险很大，它不会产生可概括的结果。

概率抽样是指在总体中排除人的主观因素，给予每个个体平等的被选择机会。抽样的样本具有一定的代表性，从调查结果可以推断出总体。

两者的根本区别在于，前者完全由“上帝之手”选择，公平、公正、公开；前者有“凡人之手”帮忙，有时甚至会帮忙。

常用的非概率抽样方法包括以下四类：

方便取样(方便取样)

指的是根据调查者的方便选择的样本，无目的、随意地进行。比如街头拦截，这是传统走访中常见的方式。

判断抽样(判断抽样)

指有目的地抽取专家判断的“代表性样本”。这种方法通常在研究中需要深度访谈样本时使用。

抽样(配额抽样)

是指将总体要素按照某种受控指标或特征进行分类，然后按照方便抽样或判断抽样选取样本要素。比如定点街访中的配额抽样。

雪球取样(雪球取样)

指的是随机选取部分受访者先进行访谈，然后要求他们提供属于整体研究对象的其他受访者。由于社会群体的限制，这些被采访者普遍彼此相似。

有四种常用的概率抽样方法：

简单随机抽样(简单抽样)

简单随机抽样又称纯随机抽样，是概率抽样的最基本形式。根据等概率原则，从包含N个元素的总体中随机选取N个元素组成样本(Nn)。常见的方法类似于抽签，即将整体的每个单元编号，然后放入容器中，搅拌均匀，从中随机抽取，直至抽取到预定数量的样本。目前，大多数面板库采用这种方法收集问卷。

系统随机抽样(系统随机抽样)

先将种群中的单位按一定的顺序排列，然后按照一定的规则进行采样。其中，等距抽样是最常用的方法。如下图，随机选取起点3，得到的样本为3、7、11、15、19，每3个数一次。这种方法也是目前广泛使用的采样方法。

整群抽样(整群抽样)

首先进行分组调查，然后进行分组选择，对所选分组中的所有单位进行调查。这种采样方法在组内单元之间具有收敛性，其精度低于简单采样。

分层随机抽样

就是把调查分成互不交叉的层(或类型)，然后从每个层(或类型)独立取样。这种方法将整个样本分成同质性高的不同层次，减少了各层次的内部离散度。因此，在样本量相同的情况下，这种抽样方法的准确性高于简单抽样、整群抽样和系统抽样。

市场调研和咨询行业在调研中一般采用上述抽样方法。原因是采样越多越好。只要抽样科学，就可以在几百份问卷中得到比较准确的结果。虽然成千上万的问卷可能会有更准确的结果，但其实都差不多。当样本数量达到一定水平时，增加样本数量对结果的影响会越来越小。为了追求微小的准确性而多做几千份问卷，会造成浪费，不符合经济效益。所以市场调研公司会通过一定的抽样方法来选择样本，以保证样本足够“均匀”、随机、分散。

而传统线下调研方式的实施往往受到样本框架、抽样流程、访谈流程等诸多执行因素的制约，成本高，实施难度大；而一般的网络调查缺乏更科学样本的抽样设计，结论往往不够具有代表性和准确性。

为了提高市场调研和咨询行业调研的科学性和效率，云杰良创新的线上社区调研明星产品3354 Yooclub在概率抽样中采用分层抽样方法，这也是目前常规定量调研中最科学的抽样方法。

科学分层抽样的实际应用绩效

对于一般的网上调查来说，最大的痛点在于简单的随机抽样方法，只基于地区、年龄、性别等基本的人口统计属性。能满足样本数的要求，但不能根据调查目的匹配出确切的样本范围。这种抽样方法只适用于样本总体分布相对均匀的情况。但是，当样本差异较大且分布不均匀时，随机抽样的代表性没有分层抽样的代表性高，这也是大多数人对网络研究的疑问，即“能否从互联网人群的抽样代表性推断出整体特征？

优加提出了在线调研的创新解决方案。其中一个最基本的环节就是以线上社区的形式对用户的标签进行分层，通过四个属性和几十个细分维度进行筛选，做出样本。

这个选择维度更加细化。

用于分层抽样的标签主要来自两个方面。一是用户主动标记，通过注册认证和丰富的站内运营活动，会员可以填写标签，如人口属性、兴趣爱好、汽车、旅游、人生观/价值观等。第二，通过用户在站内的行为进行数据挖掘。比如通过记录识别用户查违章、加油、上传汽车图片等行为。对流行标签进行了补充和验证。标签数据挖掘的结合使得整体的用户标签更加全面和丰富，也为分层抽样打下了坚实的基础。

基于这些丰富的标签，在项目实施过程中，逐层批量筛选用户，从每一层独立抽取样本，再通过问卷精准推送样本，到达率更高，覆盖的用户更精准，保证样本数据的代表性。

同时，根据线上答题环境和不同类型项目的测试流程和数据分析，Yooclub还对线上问卷本身进行优化，保持产品的长期运维，不断迭代，并根据线上样本的人群特征进行用户训练，如低龄化(集中在20-40岁之间)、思维较短时间、答题环境多样等。

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