滾雪球抽樣

滾雪球又稱裙帶抽樣、推薦抽樣，是一種在稀疏總體中尋找受訪者的抽樣方法。稀疏總體是指單位數極小並且分佈很不集中的總體，例如參加過某次會議的人員、從事某一專業的人員、某個少數民族的人員等。這類人員可能在一個城市中僅佔萬分之一，而且沒有一個明確的抽樣框可以幫助尋找他們，如果採用通常的抽樣方法進行篩選，則每找到一名受訪者所需要篩選掉的人將達到上萬人，這在現實中是很不經濟的。 ^[2] 

滾雪球抽樣以若干個具有所需特徵的人為最初的調查對象，然後依靠他們提供認識的合格的調查對象，再由這些人提供第三批調查對象，依次類推，樣本如同滾雪球般由小變大。滾雪球抽樣多用於總體單位的信息不足或觀察性研究的情況。這種抽樣中有些分子最後仍無法找到，有些分子被提供者漏而不提，兩者都可能造成誤差。第一批被訪者是採用概率抽樣得來的，之後的被訪者都屬於非概率抽樣，此類被訪者彼此之間較為相似。例如：中國的小轎車車主等。

滾雪球的主要目的，是估計在總體中十分稀有的人物特徵，如同性戀者、無家可歸者及非法移民等。 ^[3]  例如，要研究退休老人的生活，可以清晨到公園去結識幾位散步老人，再通過他們結識其朋友，不用很久，你就可以交上一大批老年朋友。但是這種方法偏誤也很大，那些不好活動、不愛去公園、不愛和別人交往、喜歡一個人在家裏活動的老人，你就很難把雪球滾到他們那裏去，而他們卻代表着另外一種退休後的生活方式。

在滾雪球抽樣中，先選擇一組調查對象，通常是隨機地選取的。訪問這些被調查者之後，再請他們提供另外一些屬於所研究的目標總體的調查對象，根據所提供的線索，選擇此後的調查對象。這一過程會繼續下去，形成滾雪球的效果。儘管最初選擇調查對象時採用的是隨機抽樣，但是最後的樣本都是非概率樣本，被推薦或安排的被調查者比隨機抽取的被調查者將在人口和心理特徵方面更類似於推薦他們的那些人。

滾雪球抽樣主要是用於估計十分稀有的人物特徵，例如名字不能公開的，可利用政府或社會服務的人員；特別的羣體，如私家車的車主等。滾雪球抽樣的主要優點是可以大大地增加接觸總體中所需羣體的可能性。

可以根據某些樣本特徵對樣本進行控制，適用尋找一些在總體中十分稀少的人物，這樣可以大大增加接觸調查羣體的可能性，經費相對較低，可行性較強。

調查費用大大減少，然而這種成本的節約是以調查質量的降低為代價的。整個樣本很可能出現偏差，因為那些個體的名單來源於那些最初調查過的人，而他們之間可能十分相似，因此，樣本可能不能很好地代表整個總體。另外，如果被調查者不願意提供人員來接受調查，那麼這種方法就會受阻。

如果總體不大，有時用不了幾次就會接近飽和狀況，即後來訪問的人再介紹的都是已經訪問過的人。但是很可能最後仍有許多個體無法找到，還有些個體因某些原因被提供者故意漏掉不提，這兩者都可能具有某些值得注意的性質，因而可能產生偏誤，不能保證代表性。滾雪球抽樣是在特定總體的成員難以找到時最適合的一種抽樣方法。譬如對獲得無家可歸者、流動勞工及非法移民等的樣本就十分適用。

滾雪球抽樣最大的缺點在於，調查的對象侷限於想法屬性相近的一羣人會造成代表性嚴重不足的問題。因為通過彼此引薦的結果，往往會找出一羣看法相似的人，這羣人往往只是研究者想要研究的次團體中的一個小圈圈而已，而且這些人受訪的動機，往往來自人情壓力，這些都可能是造成選擇性偏誤的原因。 ^[4] 

滾雪球抽樣是非概率抽樣的基本方法之一

滾雪球抽樣是指先對隨機選擇的一些被調查者實施訪問，然後再請他們推薦屬於研究目標總體特徵的調查對象。這種方法用於低發生率或少見的總體中進行抽樣，因為要找到這些少見的個體，代價是很大的，使得調查人員因為費用的原因不得不使用類似滾雪球這樣的抽樣技巧。

PPS抽樣調查法 Q分類法 SEM模型 不重複抽樣 主觀概率法 二手資料調研 二路焦點小組 產品留置測試 任意抽樣 會議調查 典型調查法 分層抽樣 分層最佳抽樣 分層比例抽樣 判斷抽樣 雙重抽樣 可行性研究 因果性調研 垃圾調研法 多維尺度法 多階段抽樣 定性研究方法 定量研究方法 實地調研 家庭日記法 市場實驗調查法 市場容量測定法 平衡量表法 投射研究 投影技法 抽樣 抽樣調查 抽籤法 拐點調研 探索性調研 推銷人員估計法 描述性調研 數值分配量表 整羣抽樣 文案調查法 文獻調查法 無準備訪問 案例研究法 案頭調研 概率抽樣 深層訪談法 焦點訪談法 獨立控制配額抽樣 電話調查 留置調查 盲測 相互控制配額抽樣 等比量表 等距抽樣 等距量表 簡單隨機抽樣 類別量表 經銷商訪談 經驗判斷法 網上間接調查 網絡調研 聯合分析法 行蹤分析 觀察法 評價量表 詢問法 辛迪加調研 逐户尋找法 郵寄調查 配對比較量表 配額抽樣 重點調查 重置抽樣 問卷調查法 隨機號碼錶法 非概率抽樣 面談訪問法 順序量表