5.1 基本概念

抽样（sampling）是根据一定的程序和规则，从研究总体中抽取其中的一部分样本的过程。如何遵循正确的程序和规则，保证样本的代表性，是本章讨论的重点。

总体（population）指的是享有一些共同特征、构成某项研究的对象的所有个体的集合，代表总体某些特征的统计指标叫参数（parameters）。样本（sample）是从总体中选出来研究的一部分成员，样本特征叫统计量（statistics），用于对总体参数进行推断。如果对总体中的全部成员进行研究，然后直接计算总体参数，称为普查（census）。对于大多数营销研究而言，普查成本昂贵，耗费时间，而且对于大多数消费产品而言，由于总体很大也不可行，因此很少采用。此外，一些研究，例如产品寿命或安全性测试，会导致产品的破损，这时采用普查方法是不可行的，也只能采取抽样方法。

但是，对于一些工业品（例如大型制造设备），其潜在用户总体的规模很小，而每个客户需求的差异很大，这时采用普查方法是可行的，而且也是必要的。因此，当总体的成员数量小、成员间的差异大或者抽样误差的成本（例如，漏掉了一家大客户）大时，应当考虑采用普查的方法。但是，在大多数情况下由于普查的工作量大，涉及的人员多，耗时长，收集的数据质量反而难以保证。除了成本高以外，由此带来的非抽样误差很可能超过了一个样本的抽样误差，故一般应当采用抽样方法而非普查方法。

总之，除了上面提到的特殊情况，对研究总体的全部成员进行研究既不必要也不可行，大多数的营销研究都需要根据部分样本数据来推断总体。为了使样本数据能够很好地代表总体，好的样本设计至关重要。