写这篇文章，并非要否定中国企业在数据化管理上获取的斐然成绩，而是从企业管理咨询的实战角度和学术角度，探讨中国企业在数据化管理应用角度的一些顽疾，而这恰恰是非常关键的，尤其是对有规模的企业。我们很多的中国企业为数据管理花费重金，采用了很多先进科学的数据处理分析方法，并建立了严格的管理体系，但如果不能重视并改正这关键的第一步，势必会导致从源头起，我们的后续数据处理与分析结果会严重失真、错误，甚至导致重大灾难性的失误。这关键性的第一步，就是获取数据的方法，即这家组织采用何种抽样方法进行数据搜集。无论你采用如何先进的数据分析工具，但如果你喂给这个分析工具的是无效数据，那势必会导致分析结果也是无效的。
抽样方法可以分为“概率抽样”和“非概率抽样”两种方法。从多年的企业管理咨询经验来看，中国企业大多数采用的都是“非概率抽样”方法，非常无语的是，我们用“非概率抽样方法”获取的数据被录入各种五花八门的统计分析软件进行分析，要知道统计分析软件处理的数据一般都必须是通过“概率抽样”获取的。我们乐此不疲地这么做了几十年，很多企业的工程师对这至关重要的第一步却全然不知。
非概率抽样并没有严格的定义，其最主要的特征是抽取样本时并不依据随机原则。目前中国大多数企业所采用的“非概率抽样方法”主要分为以下几种：
1. 判断选样
判断选样是指在抽取样本时，调查人员依据调查目的和对调查对象情况的了解，人为确定样本单元。实践中确定样本单元通常有几种情况，一种是选择“平均型”单元作为样本，选定的样本可以代表感兴趣的变量的平均水平，目的是了解总体平均水平的大体位置；另一种是“众数型”，即在调查总体中选择能够代表大多数单元情况的个体为样本；再一种是“特殊型”，如选择很好或很差的典型单元为样本，目的是“解剖麻雀”，分析研究造成这种异常的原因。
2. 方便抽样
方便抽样是指在抽取样本时依据方便原则，以达到最大限度降低调查成本的目的。典型的形式是“拦截式”调查，如在街边或居民小区拦住行人实施调查，在商场门口或柜台向消费者进行调查等。方便抽样操作简单，能及时取得所需要的信息，节省调查费用。该方法的主要局限是样本信息无法说明总体状况，无法根据样本信息对总体进行数量特征的推断，因而样本不适合描述性研究和因果关系研究。它比较适合探索性研究，通过调查发现问题，产生想法和假设。它也可以用于正式调查前的预调查。
3. 自愿样本。
自愿样本不是经过抽取，而是由自愿接受调查的单元所组成的样本。比较典型的是网上调查，调查人员将调查问卷贴在相关网页上，感兴趣的读者可以自行填答。将调查问卷刊登在报刊上，读者可以自愿参加等。自愿样本的特点是样本的结构具有独特性，接受调查的样本单元往往属于某些特定的群体，例如,他们必须有接触到调查问卷的条件，同时对这项调查感兴趣，愿意积极参与。参与调查的群体与没有参与的群体可能会存在很多差异，从调查结果无法推断总体。但这种调查操作简单方便，成本低廉，而且参与者对调查内容感兴趣，调查人员能够了解这个特定群体的观点和看法，这对于了解情况、分析问题也是必要的，特别是如果调查目标就是了解这个特定群体的信息，自愿样本是一个不错的选择。
4. 配额抽样
配额抽样是将总体中的各单元按一定标准划分为若干类型，将样本数额分配到各类型中，从各类型中抽取样本的方法则没有严格限制，一般采用方便抽样的方法抽取样本单元。
通过以上方法搜集到的数据，原则上是不能采用统计分析方法进行推断统计分析的，只能进行描述统计分析，更不能以样本推断总体。今天，很多的协会、社会组织所发布的社会或行业的报告，都是有很大问题的。这就要求我们要重视“概率抽样”的重要性，概率抽样称随机抽样，是指依据随机原则，按照某种事先设计的程序，从总体中抽取部分单元的抽样方法。由于概率抽样本身是一门独立的学科，在这里就不进行讲解了，通过下面的一张“非概率抽样和概率抽样的对比表”，让大家初步了解两种抽样方法的区别。（统计质量管理专家李颖）
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