研究背景

　　随机选择是科学研究与日常生活中常见的现象和需要解决的任务之一，比如在动物实验中选择试验对象、社会科学研究中确定样本等。随机选择原则认为每一个抽样单位被选中的机会均等，这是保证抽样结果总体代表性的基础。

文献概述

　　本次检索2010以来，中英文文章共获得有关随机选择的文献1300余篇，其中中文文献300余篇，英文文献1000余篇。文献主要讨论了随机抽样的概念内涵、随机选择方法的技术规范与最新进展，随机选择在线实验中的应用以及在不同学科领域的应用现状。

随机选择的概念内涵

　　随机选择是指遵循等概率原则的选择。具体来说，随机选择是每个对象都有可能被选中的过程，每个对象被选中的机会都是相同的，这个过程不受任何系统性偏差的影响，是真正的随机过程。

随机抽样方法

　　随机抽样方法是指全程基于随机原则和随机数的选取方法，其思想是用一个可随机歇制的系统获取相对适合样本数据，保证样本对总体的代表性。随机抽样方法按照随机化开始条件的不同分为简单随机抽样、分层随机抽样、系统随机抽样、整群随机抽样和多元随机抽样。

简单随机抽样

　　简单随机抽样是指在总体中随机抽取一个样本，并使每一样本被随机抽到的概率相同。简单随机抽样的操作方法可以概括为“编号归并、随机等距、随机起始”三个步骤。简单随机抽样又称基础抽样，当总体数量不大，或总体的情况多类似、差异小，可直接应用简单随机抽样，它是一种最简单、最直观、最贴近随机意义的抽样方法。

分层随机抽样

　　分层随机抽样是将总体按照一定的原则划分为若干个互不重叠的部分，每一部分构成一个层；然后在层中进行简单随机抽样，这种方法称为分层随机抽样。分层抽样的逻辑前提是层内的差异小于层间的差异，目的是确保样本对总体的代表性。

系统随机抽样

　　系统随机抽样是在简单随机抽样的基础上根据某种系统的特点进行的。首先给总体中的各个个体编号码，然后随机抽取第一个个体，并从总体中剔除；以后再按一种固定的系统间隔或者成数字序列的相同倍数抽取另一个个体。这种方法抽取对总体中所有个体均以相等的概率出现，是以简单随机抽样为基础的，简单随机抽样为系统抽样提供抽样的起点，其特点是样本分布均匀。

整群随机抽样

　　整群随机抽样是当总体单位之间存在层级（或“群体”）特性，可以以其最小层级单位作为研究的对象时，将总体的层级单位进行编号、并随机抽取完全包含总体的最小层级单位作为样本，其样本量等于所抽取最小层级单位中所有个体总量的方法。整群随机抽样选取的原则是，在随机确定的第一个层级单位样本内，抽取到的下一级单位全体都应选作样本。

多元随机抽样

　　多元随机抽样是指在多个总体的构成中随机抽取样本的一种方法，抽取的样本按照约定的比例均衡分布在各个总体中。多元随机抽样主要用于对不同总体的综合研究，能够在满足随机选取条件的前提下使样本的大小保持恒定。

随机抽样方法的应用

　　随机抽样可以应用在各个专业领域。在医学领域，随机抽样对不同的样本进行测试使结果可能随机分布在统计研究的期望结果范围内，减小了偶然因素和偏差的影响，提高了结果的准确性。一项大规模的随机抽样调查了100000人的生活习惯和嗜好是如何影响他们的机体健康状况的。研究结果表明，随机抽样在控制和降低样本偏差方面具有显著的价值和意义，使研究结果的有效性有很大的提升。

在线实验中的应用

　　在线实验是指使用网络平台如网站或应用程序进行的各类人群参与的试验。随机选择作为在线实验的基础技术在在线研究中占有重要地位，其方法是创建所有个体的列表并从中随机选取。研究表明经过随机抽样实验结果比从商业服务器获得的数据在一开始就获得了更高的教育和收入水平，结果更为准确。

随机数表

　　随机数表是随机选择、随机抽样的重要工具和平台，在众多需要随机选择的实验中，随机数表是不可缺少的。随机数是由某些物理过程所记录的数值所组成的一个列表，列表中各个数值的出现概率是相同的。随机数表为随机选择提供了全面的平台和多样化的选择，为随机选择和随机抽样创造了可能，精神分裂症症状评定量表等很多病症的评估工具等很多 appart 评定量表都需要随机数表来进行随机分配实验对照组和实验组，使研究结果具有可比性和权威性。

软件技术的应用

　　计算机软件技术可以简化随机选择的过程，应用UNF3.5和10版本对随机选择进行了科学系统的分析，为实验提供了技术平台，使选择过程更准确，结果更可靠。在研究中采用随机数生成器方法，对混合群组进行随机分配，由于测试组与对照组重量数不同，计算机所选用的混合群组随机分配具有优势，进行合成群组与单一群组个体随机分配的比较，采用小于0.05判别水平，计算机软件随机分配能够保证样本对总体的代表性，结果更为准确。