非概率抽樣包括目標(biāo)抽樣、時(shí)間地點(diǎn)抽樣、滾雪球抽樣、馬爾科夫過(guò)程抽樣、同班驅(qū)動(dòng)抽樣等。在計(jì)算、存儲(chǔ)能力的限制下，全數(shù)據(jù)的獲取還難以實(shí)現(xiàn)，抽樣調(diào)查仍然將在一段時(shí)間內(nèi)成為我們獲取數(shù)據(jù)的重要方式，因此如何改進(jìn)已有的抽樣調(diào)查方法來(lái)適應(yīng)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，就成為了我們必須解決的問(wèn)題，而非概率抽樣方法作為重要的抽樣方法，在這個(gè)背景下就被廣泛的使用。其中滾雪球抽樣的應(yīng)用最為廣泛。

滾雪球抽樣被廣泛地應(yīng)用于定性的社會(huì)學(xué)研究中。而就目前來(lái)看，國(guó)內(nèi)學(xué)者利用滾雪球抽樣進(jìn)行的研究少之又少，而國(guó)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)滾雪球抽樣進(jìn)行了十分細(xì)致的研究。因此本文從國(guó)內(nèi)和國(guó)外兩個(gè)方面對(duì)滾雪球抽樣的研究進(jìn)行闡述。滾雪球抽樣是一種可以獲得有效估計(jì)量的抽樣設(shè)計(jì)方法，該方法不僅允許個(gè)體提供有關(guān)自己的信息，而且提供其他相關(guān)個(gè)體的信息。傳統(tǒng)方法是基于漸進(jìn)理論對(duì)模型進(jìn)行推論的，但在小樣本的情況下，置信度的準(zhǔn)確性是令人質(zhì)疑的。

我國(guó)關(guān)于滾雪球抽樣的應(yīng)用并不多見(jiàn)，文獻(xiàn)主要集中在米子川老師及他的學(xué)生所做的成果。米子川[14]（2015）首次提出在滾雪球抽樣中使用捕獲再捕獲抽樣估計(jì)的方法來(lái)推斷某些特定群體規(guī)模的方法，基于此方法對(duì)太原市某社區(qū)心腦血管病人的規(guī)模和用藥情況進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果表明，滾雪球抽樣通過(guò)捕獲再捕獲方法的模擬和估計(jì)，得到了更精確的推斷結(jié)論。此方法對(duì)非概率抽樣的滾雪球抽樣進(jìn)行進(jìn)一步發(fā)展和推廣。米子川、金勇進(jìn)和程開(kāi)明等學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代下的非概率抽樣方法進(jìn)行了深入探究。米子川和聶瑞華[15]（2016）將包含滾雪球抽樣的多種非概率抽樣方法與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的特點(diǎn)相結(jié)合，提出在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背景下繼續(xù)使用非概率抽樣的思想，例如可以基于微博等社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，將滾雪球抽樣拓展到針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)群體的數(shù)據(jù)搜集工作上。在此基礎(chǔ)上，米子川和聶瑞華[16]（2016）詳細(xì)介紹了利用非概率抽樣方法對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)人群抽樣的研究現(xiàn)狀，并將滾雪球抽樣與其他非概率抽樣進(jìn)行了比較，在此基礎(chǔ)上給出了作者的認(rèn)知和應(yīng)用的思考。作者認(rèn)為，當(dāng)需要在線上發(fā)起一項(xiàng)調(diào)查時(shí)，同伴驅(qū)動(dòng)抽樣可能將是一種較好的調(diào)查方式，因?yàn)樗尤肓硕渭?lì)的機(jī)制，而如果想要對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中某一群體的特征做研究，考慮到網(wǎng)友之間的推薦關(guān)系可由已存在的“好友”關(guān)系所替代，借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就能達(dá)到搜集數(shù)據(jù)的目的，滾雪球抽樣和同伴驅(qū)動(dòng)抽樣的效果是基本相同的。金勇進(jìn)[17]（2016）認(rèn)為利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣，很多情況下由于抽樣框的構(gòu)造比較困難，使得抽取的樣本屬于非概率樣本，傳統(tǒng)的抽樣推斷理論難以應(yīng)用到非概率樣本中，他因此提出了解決非概率抽樣統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題的基本思路：一是抽樣方法的改進(jìn)，可以考慮基于樣本匹配的樣本選擇、鏈接跟蹤抽樣方法等，使得到的非概率樣本近似于概率樣本，從而可采用概率樣本的統(tǒng)計(jì)推斷理論;二是權(quán)數(shù)的構(gòu)造與調(diào)整，可以考慮基于偽設(shè)計(jì)、模型和傾向得分等方法得到類似于概率樣本的基礎(chǔ)權(quán)數(shù);三是估計(jì)方法的選擇，可以考慮基于偽設(shè)計(jì)、模型和貝葉斯的混合概率估計(jì)。程開(kāi)明[18]（2017）等學(xué)者對(duì)大數(shù)據(jù)背景下還需要抽樣的定論進(jìn)行了辯證分析，他認(rèn)為大數(shù)據(jù)與抽樣的關(guān)系是互補(bǔ)的而非排斥的，在大數(shù)據(jù)背景下合理利用抽樣技術(shù)能夠更有效地開(kāi)展數(shù)據(jù)搜集和分析，更好地釋放大數(shù)據(jù)的能量，挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值。還有學(xué)者Frank和Snijders（1994）從頻率的角度，使用基于設(shè)計(jì)和模型的方法來(lái)估計(jì)隱藏人口的大小。 在本文中，我們考慮他們的圖形模型，并從貝葉斯觀點(diǎn)來(lái)解釋估計(jì)隱藏人口大小的方法。通常，有關(guān)要估計(jì)的參數(shù)的先前信息是可用。 通過(guò)貝葉斯方法有效地使用這些信息可能會(huì)改進(jìn)的估計(jì)量。 初始樣品是在本文考慮的設(shè)計(jì)下進(jìn)行選擇的。

滾雪球抽樣雖然應(yīng)用廣泛，它也存在一些缺點(diǎn)。比如，初始樣本的選擇往往不是隨機(jī)的，隨著抽樣過(guò)程的進(jìn)行，無(wú)法得到無(wú)偏估計(jì);抽樣過(guò)程傾向于一些愿意合作的對(duì)象，較為排斥的對(duì)象自然參與度較低;一些敏感度較高的問(wèn)題，也會(huì)導(dǎo)致抽樣過(guò)程難以進(jìn)行下去。滾雪球抽樣方法還需要不斷的探索與推廣。

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作者簡(jiǎn)介：

寧勐（1993—），女，山西臨汾人，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)2016屆（統(tǒng)計(jì)學(xué)院）統(tǒng)計(jì)學(xué).