采样是在构建有效统计模型之前的重要步骤，它旨在收集合理的统计数据，以便求解假设问题。采样涉及从给定样本大小的目标群体中选择部分样本。
采样是一项精心筛选的过程，以获得尽可能多的无偏数据来证实研究目的和结论。统计采样可能是有结构的和随机的，并具有不同类型。采样设计是从总体中抽取出合理样本的方法。
采样有助于降低抽样误差，从而减少研究过程带来的偏差。样本的大小和质量是采样设计的两个最重要的变量，因此，在采用某种采样设计时，必须考虑这两个变量的作用。
在做出采样决定之前，需要考虑许多因素，例如实验的目的、研究问题的类型、关注的变量和总体的可用性。假设一个实验研究的目标是了解全国的婴儿健康行为，则应选择最能代表全国母亲的样本采样设计。
另一方面，研究者在考虑采样设计时，也应考虑其方便性和价格等实用性因素。虽然实用性不如试验目的和可用性因素那样重要，但它仍可能影响实验者采取某种采样设计。
采样是实验中一项重要任务。随着时间的推移，研究者和科学家将继续探索和开发新的采样方法，以期在研究过程中减少误差、更好地了解总体情况。
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