统计抽样是指从总体中抽取一定数量的样本，以研究一定范围内的群体特性。它是统计学的重要分支，主要用于广泛的研究。根据抽样的形式可以将统计抽样分为随机抽样和非随机抽样两种方式。 随机抽样是一种在抽样过程中，每一个样本都有等可能被选中的抽样方式，并且抽取的样本个数和总体种群大小是相同或相似的。因此它可以有效控制抽样误差，从而更准确、更客观的反映社会的总体状况。 非随机抽样是指抽取的样本个数和总体种群大小是不相同或不同的，因此它可以减少抽样误差。但由于非随机抽样容易受到主观偏见的影响，所以它在统计学中并不是很普遍。 统计抽样不仅用于社会研究，也可以用在计算机科学、信息学和金融学等领域，以收集信息并将其可视化。随着机器学习技术的不断发展，统计抽样也有助于提高模型的质量。它既可以帮助我们从社会的角度分析总体情况，也可以指导机器学习模型的设计与开发。