产经 来源：大江网-信息日报 2026-02-06 08:07:30
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马克予
摘要：抽样理论长期以来构成统计推断的基础，其核心功能在于信息受限条件下，通过概率机制实现对总体特征的可靠推断。然而，大数据技术的发展显著改变了数据获取方式和分析情境，使统计研究从“样本不足”转向“数据过剩”，对传统抽样理论的适用性与统计意义提出了新的挑战。本文系统梳理了传统抽样理论的统计逻辑及其核心假设，重点分析了大数据情境下抽样理论面临的代表性幻觉、噪声放大、推断目标迁移以及计算约束等结构性问题。在此基础上，本文进一步论证了抽样理论在大数据背景下的功能转型与意义重构，指出抽样已从应对信息不足的技术手段，演变为管理数据复杂性、控制系统性偏差和支撑可靠判断的核心统计工具。研究表明，大数据并未削弱抽样理论的基础地位，反而通过新的数据结构与计算约束，推动抽样理论在统计方法论层面拓展出新的发展空间。
关键词：大数据 抽样理论 统计推断 数据代表性 方法论重构
一、引言
抽样理论是现代统计学的核心组成部分，其发展基础在于总体规模巨大、全面观测成本高昂的现实约束。[1]在这一前提下，如何通过有限样本对总体特征进行无偏、有效的推断，构成统计方法设计的核心目标。概率抽样、估计理论和假设检验体系也在此背景下逐步发展完善。
然而，大数据技术的出现改变了数据生成和获取的基本条件。传感器、互联网平台和信息系统的普及，使得数据规模从“稀缺资源”转变为“过量资源”。在诸多应用场景中，研究者不再面临“是否抽样”的问题，而是需要处理几乎覆盖总体的大规模数据集合。
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