随机抽样就是随机抽取?
"随机取样"和"随机抽样"是统计学中常用的术语，它们表示的是两种不同的概念。
随机取样是指从一个总体或数据集中选择出一部分个体或样本进行研究或分析的过程。在随机取样中，每个个体都有相等的机会被选中，确保了样本的代表性和可信度。例如，研究人员可能从人口普查数据中随机抽取一部分样本作为调查对象。
随机抽样则是在随机取样的基础上，按照一定的概率分布进行抽取。在随机抽样中，每个个体被选中的概率不一定相等，可以根据个体的特征或权重进行抽样概率计算。例如，如果研究人员想要确保样本中男性和女性的比例与总体中的比例相匹配，他们可以根据性别属性为不同的个体赋予不同的抽样概率。
总的来说，随机取样是指从总体或数据集中选择样本的过程，而随机抽样则是在随机取样的基础上，按照一定的概率分布进行抽取样本的过程。两者都是为了确保样本的代表性和可信度，减少选择偏差和有偏性的可能性。
随机取样和随机抽样是两个不同的概念，它们有以下区别：
1. 样本获取方式不同：随机取样是先确定总体，然后从总体中随机获取样本。例如，通过掷硬币的方式确定需要调查的样本。而随机抽样则是先确定样本，然后从总体中随机获取样本。例如，通过随机选择号码的方式确定需要调查的样本。
2. 适用范围不同：随机取样适用于对总体差异较小、总体范围较广的情况，可以获得更准确的样本。而随机抽样适用于对总体差异较大、总体范围较窄的情况，可以避免因主观选择样本而产生的偏差。
总之，随机取样和随机抽样都是统计学中常用的样本获取方法，但它们的样本获取方式和使用范围略有不同。
广义上来说是没有区别的，狭义上，随机取样是样品制作的人自己去取出部分样品进行检验，随机抽样是检查的人员亲自其选择样品进行检验，就是选择样品的人不一样。
随机取样是找到样本，在样本中统计，比例而来的出总体；
随机抽样是在总体中调查，两者区别是有没有找出样本，是不是在样本调查，还是在总体中调查得。
