在多个领域，采样是一种常见的操作，用于从连续或离散的数据集中提取一部分数据作为代表。以下是一些常见的采样方法：
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简单随机抽样： 从总体中随机抽取一定数量的样本，每个样本被选中的概率是相等的。
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系统抽样： 按照某种固定的规则（如每隔k个单位）从总体中抽取样本。
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分层抽样： 当总体可以明确地分为不同的子群体（层）时，先将这些层作为总体单位，然后从每一层中随机抽取样本。
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整群抽样： 将总体划分为若干个群体（集群），然后随机选择若干个群体，并从这些选中的群体中抽取所有个体作为样本。
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多阶段抽样： 结合上述几种方法，通过多个阶段的随机抽样来选取样本。
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方便抽样： 实际应用中，有时为了方便起见，可能会采用方便抽样的方法，即研究者根据自己的判断或经验来选择样本。
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判断抽样： 根据研究者的专业知识和经验来判断哪些个体应该被包括在样本中。
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配额抽样： 在某些情况下，需要按照某些特征（如性别、年龄等）来设定样本的配额，并从总体中按照这些配额来抽取样本。
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非随机抽样： 除了随机抽样以外的其他抽样方法，如目的性抽样、偏好抽样等。
每种采样方法都有其优缺点和适用场景。在实际应用中，应根据研究目的、总体特征以及资源限制等因素来选择合适的采样方法。
