在统计学和研究领域中，抽样是一种重要的方法，用于从总体中选择一部分样本进行分析，以推断总体的特性。为了更好地理解和应用抽样技术，掌握相关的术语是非常必要的。以下是一些常见的抽样术语及其定义：

1. 总体（Population）

总体是指研究对象的完整集合。例如，在一项关于城市居民消费习惯的研究中，总体可能包括该城市的所有居民。

2. 样本（Sample）

样本是从总体中随机抽取的一部分个体或单位。通过研究样本，我们可以对总体进行推断。

3. 简单随机抽样（Simple Random Sampling）

简单随机抽样是指从总体中每个个体都有相同概率被选中的抽样方式。这种抽样方法确保了样本的代表性。

4. 分层抽样（Stratified Sampling）

分层抽样是将总体分为若干个子群体（层），然后从每一层中独立地抽取样本。这种方法适用于总体内部存在明显差异的情况。

5. 系统抽样（Systematic Sampling）

系统抽样是在总体中按照固定的间隔选取样本。例如，每隔10个人就选择一个作为样本。

6. 整群抽样（Cluster Sampling）

整群抽样是将总体划分为若干个群组，然后随机选择部分群组，并对这些群组内的所有成员进行调查。

7. 方便抽样（Convenience Sampling）

方便抽样是指选择最容易获取的样本。虽然这种方法操作简便，但结果可能缺乏代表性。

8. 非概率抽样（Non-probability Sampling）

非概率抽样是指不遵循随机原则的抽样方式，如方便抽样、判断抽样等。

9. 置信水平（Confidence Level）

置信水平表示在一定概率下，样本统计量能够覆盖总体参数的范围。通常用百分比表示，如95%。

10. 误差范围（Margin of Error）

误差范围是衡量样本估计值与真实总体值之间可能存在的偏差范围。它反映了抽样调查的精确性。

11. 抽样分布（Sampling Distribution）

抽样分布是指从同一总体中多次重复抽样后得到的统计量（如均值或比例）的分布情况。

12. 样本容量（Sample Size）

样本容量是指样本中包含的个体数量。较大的样本容量通常能提高估计的准确性。

13. 无偏估计（Unbiased Estimation）

无偏估计是指样本统计量的期望值等于总体参数的真实值。这种估计方法更可靠。

14. 权重调整（Weighting Adjustment）

权重调整是为了补偿某些特定群体在抽样过程中未被充分代表的问题，从而提高样本的代表性。

15. 非响应偏差（Non-response Bias）

非响应偏差是指由于部分受访者未能参与调查而导致的结果偏差。这会影响样本的代表性。

以上术语构成了抽样技术的基础框架，理解并正确使用这些概念有助于提高研究的质量和可信度。无论是学术研究还是实际应用，抽样技术都是不可或缺的一部分。