抽样技术是统计学中的核心工具，它允许研究人员从总体中选择一部分数据进行分析，从而有效地推断总体特征。抽样的应用场景广泛，尤其是在处理大规模数据集时，能够显著降低数据分析的成本和时间。在许多领域，尤其是医学研究中，抽样方法被广泛应用，帮助研究者从有限的样本中得出总体的结论。根据抽样的目的和应用场景的不同，抽样方法可以大致分为两类：调查抽样和模型抽样。这两类抽样方法在不同的研究背景下发挥着不同的作用，尤其是在医学研究中，抽样技术不仅能够提高研究效率，还能确保研究结论的准确性和可靠性。本文将围绕这两类抽样方法展开，详细分析其在医学研究中的应用。

一、调查抽样和模型抽样

1、调查抽样：获取总体特征的统计抽样方法

调查抽样是一种通过从总体中选择具有代表性的样本来推断总体特征的统计方法。调查抽样的目的是获取总体的总结性统计信息，通常用于推断总体分布特征或趋势，而非进行复杂的预测模型构建。调查抽样广泛应用于市场调查、社会学研究、宏观经济分析等领域。在医学研究中，调查抽样常常被用于流行病学调查、临床试验和公共卫生研究等场景。