如何使用子集的研究对象
当您阅读医学研究时，“随机样本”这个术语会出现很多。 理解这个术语可以帮助你解读你在新闻中遇到的那些健康研究，并更好地了解他们可能会或可能不适用于你。
简而言之，随机样本是由研究人员随机选择的一个整体代表整个群体的人群。
目标是获得代表较大人口的人员样本。
例如，如果研究人员有兴趣了解美国大学生的酒精使用情况 ，那么更大的人口（换句话说，“感兴趣的人群”）将由每个大学和学校的每个孩子组成国家。 实际上不可能采访这些人中的每一个人，看看他们是否喝酒，他们喝什么类型的酒，在多大的情况下，多少次（每周喝一两啤酒还是足够每次喝醉酒）周末）等等。 科学家们不会承担如此庞大的任务，而会随机抽取大学生来代表大学生的总人口。
研究人员如何创建随机样本
随机抽样可能是昂贵和费时的。 然而，这种为研究收集数据的方法确实提供了将真正代表整个团体的无偏样本放在一起的最佳机会。
回顾大学生对酒精使用的想象性研究，以下是随机抽样的工作原理。 根据美国国家教育统计中心（NCES）的数据，2015年约有2020万名学生在美国大学入学，这是最新的统计数据。
这两千万加上个人代表了要研究的总人口。
为了绘制该组的随机样本，所有学生必须有相等的被选中机会。 例如，进行这项研究的科学家需要确保样本中男性和女性的比例与较大的人群相同。 根据NCES统计，大学生总人口中有11.5人是女性，870万人是男性。 样本组需要反映女性与男性的相同比例。
除性别之外，研究人员还希望根据研究的具体目的，针对其他特征（例如种族，文化背景，学校年级，社会经济地位等）执行相同的过程。 例如，如果他们想在亚洲学生中使用酒精饮料，他们会创建一个仅由亚洲学生组成的随机样本。 同样的道理，如果研究的重点是在一周内学生的饮酒量，他们会创建一个问卷或其他方法来查找仅在平日喝酒的孩子进行研究。
当您阅读基于随机样本的健康研究时，请注意，研究结果不是基于人群中符合某些标准的每个人，而是基于选择代表他们的一组主题。
这应该有助于你把研究放在视野中。
资源：
国家教育统计中心。 “速览：回到学校的统计数字”，2015。