【摘要】：更棘手的情况是主办者坚持自己的期望，例如在没法取得抽样框的情况下坚持要研究整体，不愿接受对样本给出明确定义[3]。决定了采用概率抽样后，采用哪种方法和多大的样本，需要同时考虑多种因素：抽样框的构造、研究对象的大小和分布、可靠度、准确度、特征变异性、将来分析时的需要和各种非抽样性因素。
为应用研究进行抽样时要注意一个特别的问题，这是理论研究中比较少出现的：就是主办者和读者的期望。一些在专家看来很清楚的抽样策略的选择，对他们须耐心解释，有时他们不明白为什么研究结果不能推论到预期范围，有时不明白抽样框居然这么重要，有时不明白辖下人员为什么弄不出一个抽样框，有时不愿承认弄不出抽样框，有时不大相信为什么要那么严格地执行抽样步骤……
更棘手的情况是主办者坚持自己的期望，例如在没法取得抽样框的情况下坚持要研究整体，不愿接受对样本给出明确定义[3]。这些情况，在人们对社会研究的认识更普遍以前，是会不断出现的，研究工作者应该本着专业准则，耐心行事。
抽样阶段中最重要的抉择，是能否采用概率抽样法。在不应或不能采用概率抽样的情况下强而为之，不但会白费时间和资源，还会给一般读者造成误解，让专家耻笑或留下一个不诚实的印象。决定了采用概率抽样后，采用哪种方法和多大的样本，需要同时考虑多种因素：抽样框的构造、研究对象的大小和分布、可靠度、准确度、特征变异性、将来分析时的需要和各种非抽样性因素。调动这些因素优先次序的标准，是应用上的期望、现实的局限和专业准则，这三方面之间要视具体情况综合地协调，很难一概而论。
【注释】
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[1]英文“statistics（统计学）”一词便来自“statistic（样本特征）”这个词。
[2]为什么用这个可靠度，请参阅本书统计推论部分内容。
[3]比如只说想评估基层职员，却不愿负责决定是否应包括基层管理者；发表报告时只想说曾经征询过职员意见，却不愿明确指出这只是某类别职员的意见。
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