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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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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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