随机数字表法是一种常用的随机抽样方法，它通过使用随机数字表来抽取样本，这种方法可以确保每个样本都有同等的机会被选中，从而避免了主观偏见和选择偏差。
随机数字表是一张包含一系列随机数字的表格，这些数字可以是从0到9的任何一个数字，在进行随机抽样时，首先确定样本的总体范围和样本量，然后在随机数字表中随机选择一定数量的数字，这些数字对应的个体就被选为样本。
为了确保随机性，选择数字时可以采用多种方式，如直接从表中读取数字、按照一定规则跳过某些数字等，在某些情况下，还可以使用随机数字表生成器来自动生成随机数字。
随机数字表法的优点在于其简单易行、客观公正、可重复性强，适用于各种类型的样本，由于这种方法不需要对总体进行分层或分类，因此可以节省时间和资源，随机数字表法也有其局限性，例如当总体数量较大时，需要使用更大的随机数字表或多次使用随机数字表，这会增加操作的复杂性。
下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用随机数字表法进行抽样：
import random # 生成一个包含100个随机数字的列表 random_numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(100)] # 确定样本量 sample_size = 10 # 抽样 sample = random.sample(random_numbers, sample_size) # 输出样本 print(sample)
在这个示例中，我们首先使用Python的random模块生成了一个包含100个随机数字的列表，我们确定了样本量为10，并使用random模块的sample()函数从随机数字列表中抽取了10个样本，我们输出了这10个样本。
需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的随机抽样方法，当总体数量较大或总体分布不均匀时，可能需要采用分层随机抽样、系统随机抽样等方法来提高样本的代表性和准确性，在进行抽样时还需要注意遵守相关法律法规和伦理规范，确保样本的安全和隐私。
