【引言】
【正文】
抽样作为统计调查的基本方法，是通过对总体中的个体进行选择，来推断总体的特征。在抽样过程中，保证每个个体被选中的概率是已知且非零的，是确保样本代表性的关键。其中，随机抽样法以其等概率的原则，被广泛运用于各类抽样调查中。
一、随机抽样的基本概念
随机抽样是通过随机原则从总体中抽取样本的过程。本文将介绍五种常用的随机抽样方法：简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样和多级抽样。
二、简单随机抽样
简单随机抽样（Simple Random Sampling，SRS）是最基础的概率抽样方法。它指从包含N个单位的总体中逐个随机抽取单位，每次抽取都是在所有尚未进入样本的单位中等概率地进行，直到抽取了n个单位为止。
适用场景：当总体N较小，且总体方差S2与任意局部方差相近时，简单随机抽样将是一个非常合适的选择。
三、分层抽样
分层抽样是将总体按照某种规则分为不同的层，然后在每一层内进行随机抽样。各层的抽样是相互独立的。
适用场景：当层间存在较大的异质性，但每层内的个体具有同质性时，分层抽样将是一个更好的选择。
主要函数及参数说明：
strata函数用于实现分层抽样，其中stratanames参数指定进行分层所依据的变量名称，size参数指定各层中要抽取的观测样本数等。
四、整群抽样
整群抽样是先将总体中的个体划分为称作群的单个组，然后以群为单位进行随机抽样。
适用场景：当群间差异小，群内各个体差异大，且可以依据某种特征差异来划分时，整群抽样将是一个合适的选择。
主要函数及参数说明：
相关函数及参数根据具体实现有所不同，需根据具体工具或库的文档进行了解。
五、系统抽样
系统抽样是先将总体中的抽样单元按某种次序排列，然后在规定范围内随机抽取一个初始单元，再按事先规定的规则抽取其他样本单元。
适用场景：当总体容量很大且个体的排列是按照随机顺序时，系统抽样将是一个有效的选择。
主要函数及参数说明：
相关函数及参数同样需根据具体工具或库的文档进行了解。
六、多级抽样
多级抽样可以看作整群抽样的发展。在抽得初级抽样单元后，并不调查其全部次级单元，而是再进行抽样。这种抽样方法被称为二阶段或多阶段抽样。
适用场景：当分布情况复杂，不易从总体中直接抽取调查单位作为样本时，多级抽样将是一个合适的选择。
以两阶段整群抽样为例的函数及参数说明：