在抽样调查过程中,数据来源越来越复杂,抽样环境也发生了较大的变化,对于辅助信息已知,总体未知或者抽样框编制起来困难的总体,传统的抽样方法首先是随机抽取样本,但是调查者对随机抽取的样本是否是概率样本存在疑虑,因此需要采用新的方法检验随机抽取的样本是否为概率样本;对于全部信息未知只知道一部分信息的总体,传统的抽样方法首先会对总体进行假定,这就可能会导致总体无法估计或者估计偏差较大,从而对总体规模推断不够精确,因此,需要采用新的抽样设计与方法。应答驱动抽样与简单随机抽样融合是一个新的领域,既能够发挥非概率抽样不需要抽样框的特点,又能够发挥概率抽样可以进行抽样方案的评价和推断的特点。本文通过梳理利用辅助信息抽样和应答驱动抽样的发展历程以及基本原理提出了:对于从总体未知或者抽样框编制困难的总体中,随机抽取的样本,可以首先利用辅助信息进行检验其是否为概率样本,为随机抽取的样本为概率样本提供了依据,然后利用辅助信息解决无回答现象作为辅助信息在抽样理论中应用的补充;对于全部信息未知只知道一部信息的总体,首先使用应答驱动抽样调查整个总体,然后在应答驱动抽样的样本中找出来自明确抽样框的样本,接着用简单随机抽样重新从有抽样框的子总体中抽取相同的样本量来替换原来的样本,然后通过两种方法融合,就可以解决混合样本的抽样与估计问题,反映出新的抽样方法的可行性与有效性。最后,针对提出的应答驱动与简单随机融合的方法,进行了随机模拟比较分析,利用抽样平均误差相关指标进行抽样效率的判断,得出了样本融合方法比应答驱动抽样有效的结论。