抽样是分析化学中的关键步骤,研究人员可借此从庞大的群体中收集代表性数据。常见的抽样方法包括随机抽样、判断抽样、系统抽样、分层抽样和集群抽样。
机抽样是一种方法,其中总体中的每一个体都有同等的机会被选为样本。它涉及随机选择,通常使用随机数生成器或类似抽奖的方法。例如,在分析聚合物薄片的性质时,可以采用随机抽样,将薄片分成相等的 1 厘米 x 1 厘米部分,然后使用随机数表随机选择 10 个部分进行分析。这确保了在整个薄片上选择的样本是无偏的。随机抽样可最大限度地减少偏差,并有助于产生准确代表整个总体的样本。
判断抽样,也称为目的性抽样或选择性抽样,是一种非概率方法,它依靠研究人员的判断或专业知识来选择最适合研究的个体或样本。例如,假设研究人员正在研究多氯联苯 (PCB) 在鱼类中的生物累积。在这种情况下,他们可能会选择性地只对符合特定标准的鱼类进行取样,例如体型较小或看起来不健康。当监管机构要求按照特定标准来定义所收集的样本时,通常会使用此方法。
系统抽样涉及在随机选择起点后,从总体中每隔第 n 个个体就选择一个作为样本。例如,在环境研究中,系统抽样可用于从湖泊中收集样本,方法是将湖泊划分为网格,并从每个部分中按照固定的间隔取样,确保整个湖泊的空间覆盖。这种方法有助于涉及空间趋势的研究,例如水中的氧气分布。
分层抽样涉及根据与研究相关的特定特征将总体划分为不同的子组或层。然后根据样本在总体中的代表性,从每个层中随机选择样本。例如,在研究城市空气中的颗粒物时,可以通过将总体划分为不同的粒度类别(例如细颗粒、粗颗粒)来采用分层抽样。然后从每个粒度类别中取样,以评估它们对总体污染水平的贡献。这种方法可以对每个子组进行更精确的分析,并减少抽样误差。
集群抽样涉及将总体划分为集群或组,理想情况下这些集群是总体的微型代表。随机选择几个集群,并对所选集群中的所有个体都进行抽样。这种方法通常用于大规模研究中,其中后勤约束限制了采样点的数量。例如,一项关于地下水污染的研究可能会根据地理边界将一个区域划分为多个集群,然后随机选择几个集群(区域)对所有可用的水井进行采样。
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