在统计学、质量保证和调查方法中，统计抽样是指从统计总体中选择一个子集(统计样本)来估计整个总体的特征。统计学家试图用样本来代表有问题的总体。与测量整个总体相比，抽样的两个优点是成本更低和数据收集更快。
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英国统计抽样理论（Statistical Sampling Theory）代写
统计抽样理论为从样本推广到相应的总体提供了一个强有力的理论框架，并且在推广到可以被研究者控制下的单位和设置。然而在研究实践中，大多数涉及因果关联和随机分配不同处理条件的实验单元的研究，很少从学生、教室、学校等指定对象中随机抽样。抽样理论与治疗和结果的概括以及其他外部有效性问题的相关性尚不清楚。这种情况让研究人员处于一个困难的境地：如果抽样理论不常被使用或不能回答重要的概括性问题，应该如何证明因果关系的外部有效性？需要的是一种可行的新的泛化理论，能够指导初级研究的设计和研究综合的设计。
英国统计抽样理论特点
每个可观测物体的一个或多个属性（如重量、位置、颜色），这些属性被区分为独立的物体或个体。在调查抽样中，尤其在分层抽样中，可以对数据应用权重来调整样本设计运用概率论和统计理论的结果来指导实践。在商业和医学研究中，抽样被广泛用于收集一个群体的信息验收抽样用于确定生产批次的材料是否符合规定的规格。
成功的统计抽样实践是基于重点问题的定义。在抽样中，这包括定义抽取样本的“总体”。一个群体可以定义为包含所有人或物品。因为我们很少有足够的时间或金钱去收集人群中所有人或事物的信息，所以我们的目标就变成了寻找人群中有代表性的样本(或子集)。
统计抽样理论还可以用于其他特殊领域：声学（acoustics）, 振动（vibration）, 控制器数据（controller data）等领域都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
