我们紧接着上篇文章继续学习统计学的寄版概念，这边文章我们要学习总体、样本、随机抽样这一组概念。
总体、样本、随机抽样
总体 ： 根据 研究目的 确定 的 所有 个体 ，总体 分为有限总体和无限总体。
有限总体就是在具体情况下可以穷举出来的，比如假设我们要调查2019年中国人口中的男性的情况，那么中国人口就是总体，而在2019年这一年内，中国的人口肯定是可以穷举确定的。
无限总体就是总体的数量不可以明确的穷举出来，比如说我们要调查工厂里面某条产线的产品的合格情况，因为产线是可以一直生产产品的，那产品的数量是一直在增加的，是没有办法把所有产品穷举出来的，这样的产品总体就是无限总体。
样本：在总体中抽取一部分个体组成的集合。
这里我们要知道，就像之前我们在《简单理解大数据~》一文中所阐述的，在大数据之前的时代里面，绝大多数统计分析接触到的都是样本，原因一个是统计技术方法的不成熟，第二个是成本上的考虑。
比如上面说的要统计产线上的产品的合格情况，就只能抽取样本来做统计。不管是无限总体还是有限总体，其实大家都还是在用样本来做统计分析，因为把总体来做一次分析，费时费力。
那么当我们用样本来做统计的时候，最重要的就是样本对总体的可代表性了。这里就要说到随机抽样了。
随机 抽样 ：基于 随机的原则，抽取样本的过程。
这里要注意了，随机≠随便。
随机的本质是说，每个个体进入样本的概率是确定的，甚至都有可能是一样的，而随便就不一定能达到这个效果了，因为随便的话，加入了很多因素，比如选取样本的人的主观意愿、一些过程导致的看似随机其实不随机等等。
打两个比方。
记者站在街头随机找路人采访来调查某个问题，这里的随机其实不是随机，是随便。因为记者能遇到的人，首先是要经过记者所在的位置，其次记者在主观上肯定也会做一些选择，比如选择面善的，上镜的，所以这个就不是随机。再比如之前我们在《简单理解幸存者偏差~》一文中说到的飞机弹孔的问题，其实就是过程已经筛选了一遍导致不管你对总体怎么随机，都已经不能做到真正的随机了。
那怎么才可以做到真正的随机呢？其实很简单，把所有总体编号，然后按照随机算法或者抓阄的方式，抓出来，这样就可以了。
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