我们在进行科学研究时，常常会强调一个非常重要的概念——“随机化”。随机化的过程主要分为两大类：随机抽样和随机分组，它们在样本选取和分组方案中占有至关重要的地位。

随机化按照数学概率的原理，使研究对象有同等的机会被抽中或被分配到某一处理组，结果不受人为因素的干扰和影响。如果没有遵循随机化的原则，抽取了一个有偏的样本，或者分组不均衡，这样即使得出了结论，也无法推论到总体，因此随机化是提高样本代表性及组间均衡性的重要方法，随机化过程的优劣直接关系到研究结果的可靠性。

随机化的概念虽然早已深入人心，但是在具体的随机化操作过程中，很多研究者往往误把“随便”“随意”当成“随机化”，从而形成“伪随机化”的假象，归根结底还是因为大家并不清楚到底该如何有效的实现随机化。

为此，小咖打算专门用几期的内容，向大家分别介绍一下随机抽样和随机分组的内容以及软件实现过程。

随机抽样

随机抽样，即遵循随机化原则，保证总体中每个个体都有独立的、已知的、非零的概率被抽中作为研究对象。若样本量足够大，数据代表性好，随机化效果好，调查结果则会更可靠，可以将抽样结果推论到总体。

常用的随机抽样方法主要包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样和多阶段抽样。

1. 简单随机抽样（也叫单纯随机抽样，simple random sampling）

简单随机抽样是最简单、最基本的抽样方法。它是从总体N个样本的抽样框中，不考虑样本之间的任何关系，完全随机地依次地抽取n个样本，构成一个抽样样本。

它的特点是：每个样本被抽中的概率相等，样本之间完全独立，彼此没有一定的关联性和排斥性。简单随机抽样方法是其它各种抽样形式的基础，通常用在总体之间差异程度较小，且总体数量有限、数目不是太大的情况下。如果总体数量太大，编号工作就较为繁重，抽到的样本也较为分散，导致资料收集困难。