地理学中的样本数据

在第 17 章开头曾提到，观测模型可以被设计来寻求假说的实现，或组织实际存在的事物以检验假说。抽样在观测中的作用，就是减少我们在这两种情形中需要作的观测数量。一般认为，少量精选的观测，对假说提供的证据可以和全部观测一样多（见前文，第 166—167 页）。重要的是掌握一种收集观测的方法，它能确保观测收集过程相对于提出的假说独立性达到最大。概率抽样把观测的选择固定为一种纯粹的机会选择（见前述，第 285—287 页；

296 页），从而保证了这种独立性。更为复杂的榆样设计旨在以下述方法控制观测的选择，即它们可以用来检验本质上是多重交互作用情况中的孤立假说。通过采用概率抽样，还可能把推论问题映入概率计算，并利用这一强有力的语言来决定在我们的结果中所能具有的可信水平。另一方面，判断抽样不能用于这种方式，但既然它能对交互作用和各种关系作仔细检查，判断抽样还是很有用的。

然而，无论我们采用什么方法来抽样，认识到所得结论完全取决于所用方法的适合性都属至关重要。诸如地图一类的任何抽样框架与任何抽样方法一样，都有一定的特征，这些特征为我们提供了一系列“凭证”，用斯图亚特（1962）的话说，正是这些凭证，为我们提供了判断其后的运算和结论的合理性的手段。但是一种技术的优秀采用者，在刚一开始调查时，就要问一问其凭证是否适合用来追求特定的目标。