论文查重系统对抽样方法描述的识别，跟其他学术文本比起来有点特殊。这类内容高度标准化，"随机分层抽样"、"整群多阶段抽样"这些术语，还有"按照人口规模比例确定样本量"之类的规范表述，本身就容易撞车。

查重引擎处理这类文本时，通常启动特殊规则。连续的专业术语组合，比如"采用分层三阶段不等概率抽样，初级抽样单位为行政村，二级为自然村，末端为住户"，会被标记为潜在重复。但系统也内置了学科豁免库，纯方法学术语不计入抄袭比对。真正触发警报的，是方法描述后面跟着的具体参数——你写的样本量、分层变量、抽样框来源，如果跟某篇已发表论文完全一致，红色标红就躲不掉。

复制教科书或国标里的抽样方法定义，在多数查重系统里不算事。这些公共知识领域的表述，算法会自动过滤。麻烦的是把别人论文里的方法部分整段搬来，只改几个地名或年份。这种操作查重率可能不高，因为专业文本的相似度阈值设得宽松，但盲审专家一眼就能认出套路，追问"你的抽样框怎么跟某篇研究某县的论文一模一样"。

自己跟自己重复也得留心。同一作者的前后论文，如果研究设计没变化，方法描述难免雷同。有些学校查重会排除本人已发表文献，有些则照单全收。投稿前最好把旧论文的方法段落拿出来对照，连续十三字相同就可能被标红。改写不是换同义词，而是调整叙述结构，把"先分层后整群"改成"整群抽样在分层框架下实施"，语序变了，意思不变，查重系统就放行。

方法学论文的查重尤其棘手。这类文章本身就是讨论抽样技术，术语密度极高，合理引用前人定义又必不可少。应对策略是在术语之外注入原创性——你针对特定总体做的适应性调整，实际执行中遇到的抽样框缺陷及补救，这些具体细节是查重系统无法匹配的指纹。

技术层面有些实用技巧。把标准方法描述做成表格或流程图，查重引擎对非连续文本的识别能力弱；用脚注标注方法来源，正文只写执行细节；或者把通用方法推到附录，正文只呈现与本研究直接相关的定制步骤。这些处理既降低重复率风险，也提升论文可读性。