当研究人员需要从较大的人群中选择具有代表性的样本时，他们通常会使用一种称为随机选择的方法。 在这个选择过程中，一个小组的每个成员都有被选作参与者的平等机会。
随机选择vs随机分配
随机选择与随机分配有什么不同？
随机选择是指样本是如何从整体中抽取的，而随机分配是指参与者如何被分配到实验组或对照组。
在实验中可以同时进行随机选择和随机分配。 想象一下，您可以使用随机选择从人群中抽取500人参与您的研究。 然后使用随机分配将250名参与者分配给对照组 （未接受治疗或自变量的组），并将250名参与者分配给实验组（接受治疗或自变量的组） 。
为什么研究人员利用随机选择？ 目的是增加结果的普遍性。 通过从较大的人口中抽取随机样本，目标是样本将代表较大的群体，并且不太可能受到偏见影响。
关于研究中的随机选择你应该知道些什么
想象一下，研究人员正在选择人们参加一项研究。 为了挑选参与者，他们可以选择使用硬币投掷统计技术的人。 他们可能会开始使用随机选择来挑选参与者的地理区域。
然后，他们可能会使用相同的选择流程挑选城市，社区，家庭，年龄段和个人参与者。
需要记住的另一件重要事情是，较大的样本往往更具代表性，因为如果样本量很小，即使随机选择也会导致偏向或有限的样本。 当样本量很小时，不寻常的参与者可能对整个样本产生不适当的影响。 使用更大的样本容量往往会稀释不寻常的参与者造成的结果偏差。
资料来源：
Elmes，DG，Kantowitz，BH和Roediger，H L. 心理学研究方法。 贝尔蒙特，加州：沃兹沃思; 2012。
Hockenbury，DH＆Hockenbury，SE（2007）。 发现心理学。 纽约：值得出版商。