系统抽样代表性较好，但必须事先对总体的结构有所了解才能恰当地应用。

　　3）分层抽样（stratified sampling）：这是从分布不均匀的研究人群中抽取有代表性样本的方法。先按照某些人口学特征或某些标志（如年龄、性别、住址、职业、教育程度、民族等）将研究人群分为若干组（统计学上称为层），然后从每层抽取一个随机样本。分层抽样又分为两类：一类叫按比例分配分层随机抽样，即各层内抽样比例相同；另一类叫最优分配分层随机抽样，即各层抽样比例不同，内部变异小的层抽样比例小，内部变异大的层抽样比例大，此时获得的样本均数或样本率的方差最小。

　　分层抽样要求层内变异越小越好，层间变异越大越好，因而可以提高每层的精确度，而且便于层间进行比较。

　　4）整群抽样（cluster sampling）：抽样单位不是个体而是群体，如居民区、班级、连队、乡、村、县、工厂、学校等。然后用以上几种方法从相同类型的群体中随机抽样。抽到的样本包括若干个群体，对群体内所有个体均给以调查。群内个体数可以相等，也可以不等。

　　这种方法的优点是，在实际工作中易为群众所接受，抽样和调查均比较方便，还可节约人力、物力和时间，因而适于大规模调查。但整群抽样要求群间的变异越小越好，否则抽样误差较大，不能提供总体的可靠信息。

　　5）两级或多级抽样（two-stage or multi-stage sampling）：这是大型调查时常用的一种抽样方法。从总体中先抽取范围较大的单元，称为一级抽样单元（例如县、市），再从抽中的一级单元中抽取范围较小的二级单元（如区、街），这就是两级抽样。还可依次再抽取范围更小的单元，即为多级抽样。

　　多级抽样常与上述各种基本抽样方法结合使用。

　　（2）样本含量

　　1）对均数做抽样调查时的样本含量公式：

n=(u_aσ/δ)²

（式3-1）

　　式中n为样本含量，u_α为正态分布中自左至右的累积概率为σ/2时的u值（如u_0.05=1.960，u_0.01=2.576）,σ是标准差，δ是允许误差。也可用如下公式：

n= (t_as/δ）²

（式3-2）

　　式中s为样本标准差代替总体标准差σ，以t分布中的t_α代替正态分布中的u_α。当样本含量n<30时，用后一个公式更合适。

　　例：欲调查某病病人血红蛋白含量，据以往的经验，σ=3.0g/100ml，要求误差不超过0.5g/100ml，并定α=0.05，则该调查样本大小为：

　　n=(t_as/δ)²=1.960×3.0/0.5)²≈139(人）

　　2）对率做抽样调查时的样本含量公式：

N=K×Q/P

（式3-3）

　　N为调查例数，P为预期阳性率，Q=1-P。当容许误差为10％时，k=400；容许误差为15％时，k=178；容许误差为20％时，k=100。（见表3-2）。

表3－2　按不同预期阳性率和容许误差时现况调查样本大小

　　表3-2是用上式计算出来的样本大小，可参考使用。但须注意，当流行率或阳性率明显小于1％时，此式不适用。