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不同规模的分层抽样

是一种统计抽样方法，用于从一个大的总体中选择代表性的样本。该方法将总体分为不同的层级，并在每个层级中进行抽样，以确保样本的代表性和可靠性。

分类：不同规模的分层抽样可以分为以下几种类型：

简单分层抽样：将总体划分为若干个层级，然后从每个层级中随机抽取相同数量的样本。
比例分层抽样：根据每个层级在总体中的比例确定每个层级的样本数量，然后从每个层级中按比例抽取样本。
整群分层抽样：将总体划分为若干个群组，然后从每个群组中抽取全部样本。
多阶段分层抽样：将总体分为多个层级，然后在每个层级中进行多次抽样，以获取最终的样本。

优势：

代表性：分层抽样可以确保样本在各个层级上具有代表性，从而更准确地反映总体的特征。
精确性：通过在每个层级中进行抽样，可以减小抽样误差，提高估计结果的精确性。
效率性：相比于简单随机抽样，分层抽样可以在保持代表性的同时，减少样本数量，提高抽样效率。

应用场景：不同规模的分层抽样适用于各种统计调查和研究场景，特别是当总体具有明显的层级结构时。例如，人口普查、市场调研、医学研究等领域都可以采用分层抽样方法。

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