分层随机抽样比较简单随机抽样、系统抽样和分层抽样,并指明它们的区别与联系

分层随机抽样  时间:2021-09-29  阅读:()

分层抽样的计算公式

分层抽样最优分配公式如下: 分层抽样从一个可以分成不同子层的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取个体的方法。

这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小。

缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。

定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式,在调查中经常被使用。

扩展资料: 分层抽样与简单随机抽样相比,往往选择分层抽样,因为它有显著的潜在统计效果。

也就是说,如果从相同的总体中抽取两个样本,一个是分层样本,另一个是简单随机抽样样本,那么相对来说,分层样本的误差更小些。

另一方面,如果目标是获得一个确定的抽样误差水平,那么更小的分层样本将达到这一目标。

分层抽样根据在同质层内抽样方式不同,又可分为一般分层抽样和分层比例抽样,一般分层抽样是根据样品变异性大小来确定各层的样本容量,变异性大的层多抽样,变异性小的层少抽样,在事先并不知道样品变异性大小的情况下,通常多采用分层比例抽样。

参考资料来源: 百度百科-分层抽样法

什么叫做分层抽样,

分层抽样:先依据一种或几种特征将总体分为若干个子总体,每一子总体称作一个层;然后从每层中随机抽取一个子样本,这些子样本合起来就是总体的样本。

各层样本数的确定方法有 3种:①分层定比。

即各层样本数与该层总体数的比值相等。

例如,样本大小n=50,总体N=500,则n/N=0.1即为样本比例,每层均按这个比例确定该层样本数。

②奈曼法。

即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。

③非比例分配法。

当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时,为使该层的特征在样本中得到足够的反映,可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。

但这样做会增加推论的复杂性。

总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。

分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。

常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。

分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用,在同样样本容量的情况下,它比纯随机抽样的精度高,此外管理方便,费用少,效度高。

比较简单随机抽样、系统抽样和分层抽样,并指明它们的区别与联系

简单随机抽样、系统抽样和分层抽样都是抽样方法。

一、区别 (一)抽样方法不同 1、简单随机抽样从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本,使每个可能的样本被抽中的概率相等,通常采用抽签法或随机数表法。

2、系统抽样先将总体的全部单元按照一定顺序排列,采用简单随机抽样抽取第一个样本单元(或称为随机起点),再顺序抽取其余的样本单元。

也称作等距抽样、机械抽样。

等距抽样往往不能给出估计量的估计方差。

3、分层抽样法具体程序是:把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性),从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样,样本相互独立。

(二)适用条件不同 1、简单随机抽样适用于总体个数较少时进行抽样。

2、系统抽样适用于总体个数较多时进行抽样。

3、分层抽样适用于总体由差异明显的几部分组成时的抽样。

二、三者的联系 1、系统抽样在起始部分时采用简单随机抽样。

2、分层抽样在层内可进行简单随机抽样或系统抽样。

扩展资料: 无论使用哪一种抽样方法,总体中的每一个个体被抽到的概率都相等。

1、随机抽样 采用随机抽样方式时,数据集中的每一组观测值都有相同的被抽样的概率。

比如按10%的比例随机抽样,则每一个观测值都有10%的机会被取到。

2、系统抽样(等距抽样) 比如按5%的比例对一个有100个观测值的数据集进行等距抽样,则有:100/5=20,随机选择起点为18,则等距抽样是取第18、38、58、78和98个观测值。

3、分层抽样 首先将样本总体分成若干层次(或者说分成若干个子集)。

在每个层次中的观测值可设定相同的概率,也可设定不同的概率。

这样的抽样结果通常具有更好的代表性,使模型具有更好的拟合精度。

参考资料: 百度百科——简单随机抽样 百度百科——等距抽样(系统抽样) 百度百科——分层抽样(分层抽样法)

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