可以说，CHFS的抽样从抽样设计到执行还是比较科学的。
统计上最好的抽样方法就是简单随机抽样。但是大家也知道，简单随机抽样在现实情况中操作性很差。所以一般都会采用分层抽样的办法。
题主谈到了异质性，从统计理论上来说，只要我们能保证总体中每个个体被抽中的概率是一样的就可以了。当然如果被抽中的概率不一样，但是我们又知道其被抽中的概率，统计处理的时候也可以通过概率加权的办法解决。
CHFS的抽样设计据我所知是先从行政区划上抽样，之后再对小区、街道抽样，最后具体到哪一个住户。
可以说，这个抽样设计问题不大。
差的抽样一定是有系统性偏差的。比如系统性偏向城市／农村，偏向高收入人群／低收入人群，偏向东部／西部等等。
你如果要说样本量，其实除了普查数据，世界各地的统计调查样本量有几万已经很不错了。包括美国最有名的PSID数据也只有5000个家庭的不到两万个个人：Panel Study of Income Dynamics。
本人有幸跟随CHFS的一只调查队伍走访了上海的部分街道。那次去其实是预调查，也就是说他们已经抽样抽好了街道等位置，他们的任务是走访小区等，把小区的情况摸清楚，画出具体的住户的地图，再从地图中抽出具体去调查的住户。可以说从这个设计上来说避免了具体到住户的偏差。
跟他们聊天，真正调查的时候也很辛苦，经常被人拒绝。他们的策略也是多次去采访打动被访户吧，不到最后不会换被抽中的住户的。所以从实际操作层面来讲，我也很信任这个调查。
在国内微观数据如此之稀缺的情况下，西南财经大学能花这么大力气做一份这么认真的调查，我个人呢还是很感激的。
至于数据质量，在我接触过调查过程之后，我还是很放心的。至于你新不信，我反正信了。
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再仔细一看，题主非常想知道样本量的大小是不是很关键的。我的看法是，甘犁的说法是对的。
为什么？刚刚说了，统计调查最害怕系统性的抽样偏差，但是如果你能保证随机性，剩下的问题不大。
为什么？一般来说，样本量影响的是估计量的方差，也就是说，如果我们的抽样是随机的，那么你得到的估计量就不会有系统性的bias。样本量只会影响到假设检验。
但是我们知道样本量，所以我们在给出一个估计的时候，我们也会确认其置信区间，有了这个置信区间，我们至少知道这个统计量有多可靠。
想起了一个故事，在这里给大家分享一下。
说有一个公司，手头上有海量的数据，要命的是数据量每天都在大量增加。公司每周会从数据库中抽取1%的样本做描述行统计交给客户。一开始的时候任务还可以轻松完成，但是到了后来，随着数据量的井喷，1%的抽样及计算也要花费大量的时间。公司请了一个统计学家，看看统计学家有没有什么好办法。统计学家只写出了大数定理和中心极限定理的式子，问这里面的N代表什么？答曰我们使用的数据量。统计学家进一步说，这个式子里面只跟我们使用了多少数据有关，跟我们拥有多少数据无关。所以不要每天抽1%的样本，可以每天随机抽比如10万条数据就够了。
恩，这就是题主所关心的样本量的问题。
— 完 —
本文作者：Jichun Si
【知乎日报】
你都看到这啦，快来点我嘛 Σ(▼□▼メ)
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