抽样存在的必要性源于总体本身所具有的(B)
A.普遍性；B.复杂性；C.同质性；D.异质性
抽样是一种在统计学中常用的研究方法，用于从总体中选取一部分个体来进行测量、观察或实验。抽样的存在是基于总体本身的复杂性以及研究者资源的限制。本文将探讨抽样存在的必要性，以及它在研究中的重要作用。
总体的复杂性与抽样的必要性
总体是研究对象的全体，具有很大的规模和复杂性。例如，如果我们要研究一个国家的所有人口，人数很庞大且分布广泛，同时每个个体都具有独特的特征和差异。在现实生活中，很难收集到总体的全部数据，也很难对每个个体进行全面的观察和测量。
因此，为了能够深入了解总体的特征和行为，我们需要使用抽样方法来选择总体的一个子集，即样本。通过对样本进行观察和测量，我们可以推断出总体的特征和行为，从而得出关于总体的结论和推断。
抽样的目的与意义
抽样存在的必要性是基于以下几个方面的考虑：
1、经济性：收集总体的全部数据通常是不切实际的，因为这需要耗费大量的时间、人力和财力资源。相比之下，抽样方法可以更经济地获取样本数据，以代表总体的特征和行为。这样做不仅节省了成本，还为研究者提供了更大的灵活性和效率。
2、可行性：在某些情况下，无法获取总体的全部数据。比如，当我们研究某些罕见疾病的患者时，由于患者数量有限，采用抽样的方法可以更好地收集到足够的案例来进行研究。此外，某些总体可能是不可访问的，如外地的人口、犯罪分子等，抽样方法可以帮助我们在可接触范围内获取样本数据。
3、精确性与可靠性：当总体具有复杂性和差异性时，全面收集数据的精确性和可靠性可能受到限制。抽样方法可以通过在样本中进行观察和测量来提高数据的质量和准确性。利用统计学的方法，我们可以通过样本数据得出对总体的推断，并给出估计的精确性和可靠性。
抽样方法的选择与应用
在选择抽样方法时，需要考虑研究的目的、资源的可用性以及总体的特点。常见的抽样方法包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等。根据研究的要求，我们可以采用单一的抽样方法或者结合多个抽样方法来进行数据收集。
值得注意的是，抽样方法的应用需要遵循一些基本原则，如样本的代表性、随机性和足够的样本大小。只有在满足这些原则的情况下，我们才能通过样本数据得出对总体的合理推断和结论。
结论
抽样存在的必要性源于总体本身的复杂性以及研究者资源的限制。通过选择适当的抽样方法，我们可以更经济、可行和准确地获取样本数据，从而揭示总体的特征和行为。抽样方法在统计学与研究中的重要性不可忽视，它为研究者提供了对复杂总体进行分析和推断的有效手段。