第四章分层随机抽样(抽样理论与方法河南财政学院)

第四章分层随机抽样第一节分层随机抽样概述分层抽样也叫做类型抽样，它是实际工作中最常用的抽样技术之一。

分层抽样是在抽样之前，先将总体按一定标志划分为若干个层（组），后在各层内分别独立地进行抽样。

由此所抽得的样本称之为分层样本。

各层所抽的样本也是互相独立的。

如果每层中的抽样都是简单随机的，则这种抽样就叫做分层随机抽样。

由此所得到的样本称做分层随机样本。

从以上概念可以看出，分层抽样的实质是在各层间作全面调查，而在各层内作抽样调查。

因此，分层抽样的误差只与各层内的差异有关，而同各层间的差异无关。

所以，为了能有效地降低抽样误差，提高抽样效果，在分层时应遵循“尽可能使层内差异小，而使层间差异大”的原则，同时要使分层的结果既无重复又无遗漏。

进行分层抽样时应注意：①层内抽样设计的选择；②分层变量的选择；③各层样本量的分配；④层数；⑤层的分界。

以前只重视③，近年来，④和⑤引起了越来越多的关注。

同简单随机抽样相比，分层抽样具有以下特点：①分层抽样能够充分地利用关于总体的各种已知信息进行分层，因此抽样的效果一般比简单随机抽样要好。

但当对总体缺乏较多的了解时，则无法分层或不能保证分层的效果。

②在分层抽样中，总体的方差一般可以分解为层间方差和层内方差两部分。

由于分层抽样的误差只与层内差异有关，而与层间差异无关，因此，分层抽样可以提高估计量的精度。

③由于分层抽样是在每层内独立地进行抽样，因此，使得分层样本能够比简单随机样本更加均匀地分布于总体之内，所以其代表性也更好些。

④分层抽样的随机性具体体现在层内各单元的抽取过程之中，也即在各层内部的每一个单元都有相同的机会被抽中，而在层与层之间则是相互独立的。

⑤分层抽样适合于调查标志在各单元的数量分布差异较大的总体。

因为对这样的总体进行合理的分层后可将其差异较多地转化为层间差异，从而使层内差异大大减弱。

⑥分层抽样中除了可以推断总体参数外，还可以推断各不同层的数量特征，并进一步作对比分析，从而满足不同方面的需要，也能帮助人们对总体作更全面、更深入的了解。

【抽样调查】分层随机抽样第2部分：分层随机抽样⽬录概述分层随机抽样的思路：当N ,n 都较⼤，总体单元之间的差异也较⼤时，简单随机抽样会出现⾼成本、低精度情形，解决⽅法是将总体划分为若⼲个⼦总体、减少总体单元之间的差异。

假设在各个⼦总体内已经满⾜实施简单随机抽样的条件，则可以在各个⼦总体内独⽴地进⾏简单随机抽样，再将各个⼦总体参数的估计值进⾏加权，得到总体参数的估计。

分层抽样的概念：层：如果⼀个包含N 个单位的总体可以分成不重不漏的L 个⼦总体，即每个单元必定属于且仅属于⼀个⼦总体，则这样的⼦总体称为层。

有N 1+⋯+N L =N 。

分层抽样：在每⼀层中独⽴进⾏抽样，总的样本由各层样本组成，总体参数⼜按照各层样本参数的汇总作出估计。

有n 1+⋯+n L =n 。

分层随机抽样：每层的样本，都独⽴地按照简单随机抽样进⾏，这样的分层抽样称为分层随机抽样。

符号规定：h ：层。

从⽽N h 代表第h 层的单位总数，n h 代表第h 层的样本数。

i ：层内单位号。

从⽽Y hi 代表第h 层第i 个总体单元，y hi 代表第h 层第i 个样本单元。

W h ：层权，即W h =N h N 。

f h ：层内抽样⽐，即f h =n hN h 。

¯Yh,Y h,S 2h：层内总体参数（均值、总值与⽅差）。

¯y h ,y h ,s 2h：层内样本参数（样本均值、样本总值与样本⽅差）。

简单估计量分层抽样⾸先根据各层的样本，计算出各层均值¯Y h的适当估计值ˆ¯Y h ，然后再使⽤总体层权加权平均，得到总体均值¯Y 的估计，即ˆ¯Y st =L∑h =1W h ˆ¯Y h =1N L∑h =1N h ^¯Y h .对于分层随机抽样，每⼀层的ˆ¯Y h就是h 层的样本均值¯y h ，即ˆ¯Y st =L∑h =1W h ¯y h =1N L∑h =1N h ¯y h .注意这⾥的线性形式。

抽样技术：分层随机抽样引言在数据分析中，抽样是一种常见的技术，用于从总体中选择一部分样本进行研究和分析。

抽样的目的是获得对总体的准确、可靠的估计，同时降低研究成本和时间。

然而，在实际应用中，总体往往是复杂多样的，包含不同属性或特征的子群体。

这时，分层随机抽样就是一种有效的抽样技术，可以提高抽样的精确性和代表性。

本文将介绍分层随机抽样的概念、步骤和应用。

什么是分层随机抽样?分层随机抽样是一种按照总体的分层结构进行抽样的方法。

总体根据某种特征或属性被划分为若干层，然后从每一层中随机选择一部分样本，构成最终的样本集。

这种抽样方法能够充分考虑总体内部的差异，保证样本对总体的代表性和准确性。

分层随机抽样的步骤分层随机抽样一般包括以下几个步骤：步骤1：总体划分层首先，需要根据某种特征或属性将总体划分为若干层。

层与层之间应具有较大的差异，而层内部的差异应尽可能小。

步骤2：确定每层的样本量和抽样比例根据抽样的目标和总体的特点，可以确定每一层的样本量。

通常情况下，样本量应当足够大，以获得准确的统计结果。

同时，需要确定每一层的抽样比例，比例应考虑到层内部的差异和样本数量。

步骤3：随机抽样在每一层内，根据抽样比例，从层内随机选择样本。

随机抽样可以保证样本的无偏性和代表性。

步骤4：组成样本集将每一层内抽取的样本进行组合，形成最终的样本集。

样本集应能够反映总体的属性和特征。

分层随机抽样的优点相比于简单随机抽样和系统抽样，分层随机抽样具有以下优点：提高估计的精确性分层随机抽样可以将总体划分为若干个层，然后分别从每一层抽取样本。

这样做有助于充分考虑总体内部的差异，提高估计的精确性。

降低误差由于分层随机抽样将样本分布在不同层中，可以降低抽样误差和估计误差，从而提高研究结论的可靠性。

保证样本的代表性分层随机抽样能够从每一层中抽取样本，使样本更具代表性。

这样可以在不损失总体属性和特征的情况下，降低样本的偏差。

分层随机抽样的应用分层随机抽样在社会调查、市场研究、医学研究等领域有着广泛的应用。

抽样方案的类型分为哪些类别抽样方案的类型分为哪些类别摘要：抽样是研究和调查中常用的一种方法，而抽样方案的类型可以根据不同的特征和目的进行分类。

本文将根据抽样方案的特征，分为随机抽样、非随机抽样和混合抽样三个类别进行详细叙述，并分别介绍各类别的具体方法和适用场景。

1. 随机抽样随机抽样是指每个个体被选中的概率相等、独立且随机的抽样方法。

随机抽样可以确保样本的代表性，并且避免了主观偏差的引入。

随机抽样又可以分为简单随机抽样、整群随机抽样和分层随机抽样三种类型。

1.1 简单随机抽样简单随机抽样是最基本的一种抽样方法，每个个体有相等的机会被选入样本。

这种方法适用于总体分布均匀、个体之间相互独立的情况，例如投票调查等。

1.2 整群随机抽样整群随机抽样是将总体分为若干个群体，然后从这些群体中随机选择若干个群体作为样本。

这种方法适用于总体有一定的层次结构，且群体内个体相似的情况，例如地域调查、社区调查等。

1.3 分层随机抽样分层随机抽样是将总体分为若干个层次，然后从每个层次中随机抽取一部分个体作为样本。

这种方法适用于总体有多个特征指标，而且这些指标在不同层次上有较大差异的情况，例如教育调查、收入调查等。

2. 非随机抽样非随机抽样是根据研究者主观判断选择样本的抽样方法。

这种方法的优点在于可以根据研究目的和特点进行灵活选择，但容易引入主观偏差。

非随机抽样又可以分为方便抽样、判断抽样和配额抽样三种类型。

2.1 方便抽样方便抽样是指研究者根据自身方便和便捷性选择样本的方法。

这种方法适用于研究者对样本的选择没有明确的规则或约束，例如街头访谈、问卷发放等。

2.2 判断抽样判断抽样是研究者根据自己的判断和经验选择样本的方法。

这种方法适用于研究者对样本的选择有一定的理论依据和经验积累，例如专家访谈、案例研究等。

2.3 配额抽样配额抽样是将总体分为若干个类别，然后根据每个类别的重要性和数量确定样本的选择比例。

这种方法适用于总体的特征指标比较明确，但没有完整的名单和框架的情况，例如市场调查、消费者调查等。