风铃系统致力于打造未来的商业操作系统，运用大数据和人工智能技术，推出了品牌体验、产品体验、服务体验和员工体验组成的CEM产品矩阵，为企业、政府、高校和个人提供问卷设计、样本收集、建模分析、决策建议等一站式解决方案。

那么，接下来风铃系统跟大家聊聊：配额抽样。

配额抽样是一种非概率抽样，需要将受访者根据一些已知的特征，划分成若干个互相排斥的子群。不同于概率抽样的重要之处在于，每个子群中的人都是由调研人员选出的，而非随机抽取的。

当问卷调查不需要非常准确的结果，只是做探索性研究，简单了解一下概况；或者当调研者/客户对市场情况、目标总体特征和关键变量都有一定的了解，比如顾客数据库、地理人口特征等详实一手二手资料，就可以用配额抽样。

比如一家厂商希望在当地找到某款产品的目标人群，想知道哪些年龄段人群更喜欢他们的产品，他们决定每个年龄段招募100人。

调研人员按照以上条件发放问卷，每组人数达标即可。因为触达受访者的难度小了，所以配额抽样等非概率抽样比起概率抽样，更简单便捷，预算有限或者时间紧张时，可以优先考虑配额抽样。而且调查者可以通过对受访者更严格的筛选来降低偏差，让调查过程更可控。

而在风铃系统问卷平台发放问卷就更加简便了。通过设置配额可以自动控制不同条件的受访者数量，当某配额已满，后续提交的问卷会自动停止收集，再也不需要时时盯着发放进度了。除了支持独立配额控制抽样，还支持多个相互控制配额抽样，也可以根据问卷收集进展灵活选择不同的配额设置。

当调查对象的人口特征更为庞大，更适宜用配额抽样。但确定合适样本大小之前，需要确定好每个子群的权重。比如某地男女比例为1:1.2，就可以按此比例和总样本量计算男女性各自需要的样本数量。

难点在于如何确定配额。

如果是全国范围的调研，需要根据地域、性别、年龄段进行仔细划分，如何得知实际且最新的人口分布特征呢？哪怕找到了统计数据，维度一多，计算起来也不是件易事。

或者各子群的样本难以达到目标量，现实中某类人群确实很小众，或者非常难以触及，比如某领域的科研工作者，或者8K摄影机消费者等等。正所谓行百里者半九十，但最后十里往往比前九十更难以抵达，这时要补齐这部分问卷样本的空缺，就会耗费大量人力和金钱成本。

风铃系统加权功能可以很好地解决上述棘手问题。所谓加权，通俗地说就是让某一变量达到应有的重要程度。风铃系统支持单个维度加权，乃至二维交叉加权。

事后加权则需要计算每组对应样本量和加权前后占比，但是在风铃系统一键搞定了。选择好需要交叉加权的变量，每组的样本数、加权占比就自动统计好了。

而且风铃系统还内置了最新的国家统计年鉴数据，可以根据实际人口分布对数据一键加权。

但不能过度依赖于加权，如果问卷收集离目标差得太远，首先应考虑尽量补齐空缺。风铃系统的在线调查小组可以帮你解决问卷收集难的问题，我们有自有的400万+样本小组，可以根据人口属性、用户画像、购物行为等标签精准触达各类人群，甚至可以精准定位到三四线城市以及农村，以及宝妈、游戏迷、美妆达人、有车一族等各类常见调研对象。

但由于是非随机样本，不是所有调研对象都有平等的机会被抽到，所以不能运用随机样本的特征说明样本的代表性：不能计算抽样误差、不能测量值的精度水平、不能对数据进行置信限制。

配额抽样的代表性有赖于调研者对样本的精挑细选，如果调研人员没有丰富的经验或者不够称职，结果就会存在偏差。风铃系统的专业调研团队都有着资深行业经验，均供职过头部咨询公司并服务过众多国内外500强企业客户，可以为你的调研提供问卷设计、发放、执行、分析等一站式服务。