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统计学中的抽样技术统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
而抽样技术则是其中最基础的技术之一。
在进行统计分析前，必须先通过抽样技术从样本中取得代表性的数据，才能从中推断出总体的各项指标。
一、抽样技术的基本概念抽样是从大量样本中选取一定数量的个体作为观测对象的过程。
选择的个体必须具有代表性，能够反映总体的特征。
这样才能保证分析出来的数据有效可靠。
随机抽样是一种常用的抽样方法。
在随机抽样中，每个个体被选中的概率是相等且独立的。
也就是说，每个个体被选中的概率是不受其它个体选中与否的影响的。
这样能够保证选出来的样本具有代表性，反映总体的特征。
二、抽样技术的类型1. 简单随机抽样简单随机抽样是从总体中随机抽取若干个体作为样本的方法。
在简单随机抽样中，每个个体被选中的概率是相等的。
2. 分层抽样分层抽样是将总体分成若干层（或区）后，分别从每一层中随机抽取若干个体作为样本的方法。
在分层抽样中，每层中个体的特征相近，能够更好地反映总体的特征。
3. 系统抽样系统抽样是从总体中按照某个规则选择若干个体作为样本的方法。
例如，在一个有序的样本中，每隔一定的间隔选择一个个体。
这种方法适用于总体比较规律的情况。
4. 分组抽样分组抽样是将总体分成若干组，然后从每组内随机抽取若干个体作为样本的方法。
分组抽样能够更好地反映总体的特征，避免某一组内的个体被选取过多或过少。
三、抽样技术的优缺点1. 优点抽样可以减少实验的时间和成本，节省资源。
抽样能够反映总体的真实情况，避免了统计结果的误差。
抽样的结果能够更好地解释，便于进行数据分析和预测。
2. 缺点抽样可能会造成样本数据的偏差，不能完全代表总体的情况。
抽样的过程需要一定的技术和方法，需要经过专业的培训和指导。
抽样的样本容量可能会受到客观条件的限制，从而影响结果的准确性。
四、结语抽样技术在统计学中有着重要的作用。
不同的抽样技术适用于不同的场景，需要根据实际情况进行选择和使用。
统计学中的抽样方法和样本容量在统计学中，抽样方法和样本容量的选择对于获取准确的研究结果至关重要。
本文将介绍常用的抽样方法并探讨如何确定合适的样本容量。
一、抽样方法抽样方法是指从总体中选择一部分个体进行研究，以便通过对样本的观察和分析来推断总体的特征。
常见的抽样方法包括：1. 简单随机抽样：简单随机抽样是指从总体中随机选择个体，使每个个体被选中的概率相等。
这样可以确保样本具有代表性，并且每个个体都有被选中的机会。
2. 系统抽样：系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本。
例如，每隔一定间隔选择一个个体作为样本。
这种方法适用于总体有序的情况下，能够保证样本的分布与总体的分布相似。
3. 分层抽样：分层抽样是将总体划分为若干层，然后从每层中分别进行随机抽样。
这样可以保证每个层次都能被充分代表，提高样本的多样性。
4. 整群抽样：整群抽样是将总体划分为若干群，然后随机选择部分群体作为样本，再从每个选中的群体中选择个体进行观察。
这种方法节省了时间和成本，适用于总体分布不均匀的情况。
二、样本容量的确定样本容量的确定需要考虑以下几个因素：1. 总体大小：总体大小是影响样本容量的重要因素。
当总体较大时，相对较小的样本容量就可以提供足够的信息来进行统计推断。
但如果总体较小，可能需要选择较大的样本容量以达到准确性要求。
2. 总体变异程度：总体的变异程度越大，需要选择更大的样本容量来减小抽样误差。
因为变异程度大意味着样本数据的离散度较高，需要更多的样本来保证统计结果的可靠性。
3. 置信水平和置信区间：置信水平和置信区间是指统计推断中的置信程度和变异范围。
较高的置信水平和较窄的置信区间要求选择更大的样本容量，以提高推断的准确性和精确度。
4. 研究目的和资源限制：研究目的和资源限制也是决定样本容量的重要因素。
如果研究目的是获取准确的统计结果，就需要选择较大的样本容量。
但在现实情况下，资源有限可能会限制样本容量的选择。
综上所述，统计学中的抽样方法和样本容量的选择是保证研究结果可靠性和准确性的关键步骤。
统计学中的抽样与调查方法统计学中的抽样与调查方法是研究人群或总体特征的一种有效途径。
通过从总体中选择一部分样本进行研究和分析，可以更加快速、经济地获取总体信息，为决策和预测提供科学依据。
本文将介绍统计学中常用的抽样方法和调查方法，说明其原理和应用场景。
一、抽样方法1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中按照相同的概率选择样本的一种抽样方法。
其原理是，每个个体被选中的概率相等且独立，可以减小样本选择偏差。
适用于总体分布无规律或各个组成部分相似的情况。
简单随机抽样需要使用随机数来选择个体，确保每个个体都有被选中的机会。
2. 系统抽样系统抽样是指在总体中按照一定的规则选择样本的抽样方法。
通常选择总体中的某一起始个体作为参考点，然后根据规定的抽样间隔选择后续样本。
系数抽样适用于总体存在着一定的轮换规律，例如在对员工满意度进行调查时，可以按照员工的工号顺序进行抽样。
3. 分层抽样分层抽样是指按照总体特征将总体划分为若干层，然后从每一层中独立地进行抽样，最后将各层样本组合在一起进行分析的抽样方法。
分层抽样可以更好地反映总体的分布特征，提高结果的准确性。
例如，在对一个城市的市民进行调查时，可以按照不同的年龄、性别、职业等特征进行分层抽样。
4. 整群抽样整群抽样是指将总体按照一定的依据划分为若干群体，然后随机选择一部分群体进行调查的抽样方法。
整群抽样可以减少数据收集的时间和成本，同时保持群体的内部差异性。
例如，在对一个地区的学校教师进行调查时，可以先按照不同学校将教师分组，然后随机选择一部分学校进行抽样。
二、调查方法1. 问卷调查问卷调查是一种常用的调查方法，通过向被调查者发放问卷并收集答卷来获取信息。
问卷调查可以通过面对面、电话、电子邮件等方式进行，灵活、高效，适用于大规模人群的调查。
在设计问卷时，需要注意问题的语言表达清晰，问题顺序合理，避免主观偏差和信息缺失。
2. 访谈调查访谈调查是一种直接与被调查者进行交流获取信息的调查方法。
统计学中的抽样方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
在统计学中，抽样是一种重要的方法，用于从总体中选择部分样本，以推断总体特征。
抽样方法的选择对于统计研究的准确性和可靠性至关重要。
本文将介绍统计学中常用的几种抽样方法。
一、简单随机抽样法简单随机抽样法是最常用的抽样方法之一。
它的基本原理是，从总体中随机选择大小为n的样本，使得每个样本被选择的概率相等。
简单随机抽样法适用于总体规模较小、总体分布不明确或总体无明显结构的情况下。
通过此方法得到的样本具有代表性，能够提供准确的估计结果。
二、系统抽样法系统抽样法是从总体中每隔一定间隔选择一个样本的抽样方法。
它的特点是相对简单易用，适用于总体规模较大的情况。
使用此方法时，需要确保总体中个体的顺序是随机的，以避免系统性偏差。
系统抽样法一般适用于总体呈现明确的结构或规律的情况，如按时间、空间或其他特定顺序排列的总体。
三、整群抽样法整群抽样法是将总体分为若干个互不重叠的群体或区域，从中随机选择一部分群体作为样本进行研究。
这种抽样方法适用于总体结构复杂、群体间差异较小的情况。
例如，研究某市各区域的学生体质健康水平时，可以将各区域作为群体，从中随机选择若干个区域进行调查。
整群抽样法可以有效减少调查成本，并简化统计分析过程。
四、分层抽样法分层抽样法是将总体划分为若干个互不重叠的层次，然后从每个层次中选取样本。
分层抽样法常用于总体具有明显层次结构的情况下。
通过此方法，可以在整体和各层次上都获得准确的统计结果。
例如，研究某校各年级学生的学习成绩时，可以将每个年级视为一个层次，从每个年级中随机选取一定数量的样本进行研究。
五、整齐化抽样法整齐化抽样法是一种常用于质量控制的抽样方法。
它根据每个样本单位的品质检验结果，决定是否接受或拒绝该单位。
当样本单位的品质通过检验时，继续抽取下一个单位；当样本单位的品质未通过检验时，停止抽样并进行调整。
整齐化抽样法可以有效地控制质量，提高产品或服务的合格率。
统计学中的抽样方法统计学是一门研究如何收集、整理、分析和解释数据的学科。
在统计学中，抽样是一种常用的方法，用于从总体中选择部分样本，以便对总体的特性进行推断。
抽样方法旨在保证样本的代表性，以便将样本的结果推广到整个总体中。
本文将介绍统计学中常见的抽样方法。
一、简单随机抽样简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，每个个体有相等的机会被选入样本。
这可以通过随机数表、随机数生成器或投掷硬币等方式实现。
简单随机抽样的优点是容易实施，同时能够保证样本的代表性。
二、分层抽样分层抽样是将总体划分为若干层次，然后从每个层次中随机选择样本。
这种方法可以保证每个层次都能够得到足够的样本，从而更好地反映总体的特征。
例如，一个城市总体可以根据不同的社会经济条件划分为低、中、高三个层次，然后从每个层次中随机选取一定数量的样本。
三、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择部分群体进行抽样。
在选中的群体内，可以使用简单随机抽样或其他抽样方法选择样本。
整群抽样的优点是可以减少调查成本和时间，适用于大规模的调查研究。
四、多阶段抽样多阶段抽样是将总体分为多个阶段，然后依次进行抽样。
首先选择若干个区域或群体，再在选中的区域或群体内进行抽样。
这种方法常用于难以直接访问的总体，例如流动人口或随机事件的发生地点。
多阶段抽样可以充分考虑样本选择的实际情况，同时保持较好的代表性。
五、系统抽样系统抽样是从总体中按照一定的间隔选择样本。
例如，从一串数据中每隔五个选择一个样本，或者按照时间顺序每隔一段时间选择一个样本。
系统抽样的优点是相对简便，同时能够保持样本的代表性。
六、配额抽样配额抽样是根据总体的某些特征，按照一定的比例选择样本。
例如，根据性别、年龄、教育程度等特征设定配额，然后在每个配额中随机选择样本。
配额抽样常用于面向大众的调查，例如街头访问调查。
总之，统计学中的抽样方法是一种重要的数据收集工具。
根据研究目的和实际情况，可以选择合适的抽样方法来获取样本。
抽样技术期末总结一、引言抽样技术是在统计学中广泛运用的一种方法，用于从总体中选择部分个体进行研究和分析，以便推断总体的特征和性质。
抽样技术的优势在于可以节省时间和成本，同时能够提供相对准确的结果。
本文将对抽样技术的类型、特点和应用进行总结和分析。
二、抽样技术的类型1. 简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中选择的每个个体都有相等的机会被选中。
这种抽样方法是最基础的、最公平的方法，能够确保样本与总体的代表性，减小抽样误差。
但是，在实际应用中，简单随机抽样可能会遇到困难，比如当总体容量较大时，抽样操作可能非常繁琐。
2. 分层抽样分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在层次内进行抽样。
这种方法能够确保每一层次都被充分地代表，不会因为抽样误差而影响结果的准确性。
分层抽样能够提高效率，减少样本数量，但需要较多的前期调查工作，确定和划分各个层次。
3. 整群抽样整群抽样是指将总体分为若干个互不重叠的群体，然后从这些群体中选择一部分进行抽样。
整群抽样适用于总体中个体间差异较小，但群体之间差异较大的情况。
相对于分层抽样，整群抽样有更大的灵活性，样本数量相对较少。
4. 系统抽样系统抽样是按照一定的规则和步长选择个体进行抽样。
这种方法简单易行，适用于总体容量较大的情况。
系统抽样可能会有一定的随机机会导致样本的偏差，但在很多情况下，其误差可忽略不计。
5. 整体抽样整体抽样是指从总体中选择若干个共同体，而不是个体作为样本。
这种方法适用于特殊情况下，比如对人群的调查研究，可以通过抽取一些代表性的单位进行调查，从而得到整体的结果。
三、抽样技术的特点1. 代表性抽样技术的核心目标是能够从总体中选择具有代表性的样本，以便能够推断总体的性质。
因此，在选择样本的过程中，应尽量确保样本与总体的特征和结构相似，以获得准确的结果。
2. 随机性抽样技术的另一个重要特点是随机性。
在进行抽样时，应确保每个个体有相等的机会被选中，以避免选择偏差和人为干扰的影响。
统计学是研究数据收集、分析和解释的学科，而抽样是其中一个重要的步骤。
抽样方法是从总体中选择部分样本来代表总体的过程，通过研究样本，可以对总体进行推断和预测。
在统计学中，有多种抽样方法可供选择，每种方法都有其特点和适用场景。
一、简单随机抽样是最基本的抽样方法之一。
在简单随机抽样中，总体中的每个个体都有同样的机会被选入样本。
这种方法简单直接，容易实施，能够保持样本的代表性。
例如，如果我们要了解某城市的居民对某个政策的看法，我们可以使用简单随机抽样的方法，在全市范围内随机选择一定数量的个体进行调查。
二、系统抽样是根据一定的规则进行抽样的方法。
在系统抽样中，研究者首先选取一个起始点，然后根据一定的间隔选择样本。
这种方法简单而高效，适用于总体中个体的顺序较为有规律的情况。
例如，如果我们要调查一所学校中的学生，可以从学生名单中随机选择一个起始点，然后按照一定的间隔选择样本。
三、分层抽样是将总体分为若干个层次，然后在每个层次中独立地进行抽样的方法。
分层抽样能够更好地保持总体的多样性，并且可以对总体的每个层次进行深入研究。
例如，如果我们要调查一所学校的学生情况，可以根据年级、性别等因素将学生分为若干个层次，然后在每个层次中进行抽样。
四、整群抽样是将总体划分为若干个互不重叠的群组，然后从其中选择部分群组进行抽样的方法。
整群抽样在样本选择过程中能够更好地保持群组的内部一致性，适用于群组之间差异较小的情况。
例如，如果我们要调查某个地区的家庭收入情况，可以将地区划分为若干个不同的片区，然后从每个片区中抽取部分家庭进行调查。
以上只是统计学中的一些常用抽样方法，实际上还有其他一些方法，如整体抽样、多阶段抽样等。
在选择抽样方法时，需要根据研究目的、总体特点和数据需求等因素加以考虑，并结合样本大小和研究资源等实际情况进行权衡。
总之，抽样方法在统计学中具有重要的地位和作用，它能够通过样本推断总体的特征和规律。
在进行抽样时，需要选择合适的抽样方法，并严格按照抽样方法的要求进行操作，以确保研究结果的准确性和可靠性。
统计学中，抽样是指从总体中选取一部分个体进行观察和测量的过程。
抽样方法是统计学中的重要工具，能够为统计分析提供数据基础和减少统计误差，具有重要的实用意义。
本文将介绍统计学中常见的抽样方法，以及其意义和应用。
一、简单随机抽样简单随机抽样是指从总体中随机选择出一定数量的样本，使得所有可能的样本有相同的机会被选中。
随机抽样可以保证样本的代表性，使得样本能够准确反映总体的特征。
在研究中，我们可以通过简单随机抽样得到的样本数据，推断出总体的特征，从而进行统计分析和推断。
二、系统抽样系统抽样是在总体中选取的每个元素之间具有固定的距离，根据规定的距离按照一定的顺序进行选取。
系统抽样具有简单随机抽样的样本代表性，但是比随机抽样操作更方便。
系统抽样可以提高样本选取的效率，减少抽样误差。
三、分层抽样分层抽样是将总体按照某种特征划分成若干层，然后从每一层中独立地进行抽样。
这种抽样方法可以确保在不同层次上得到更为准确和稳定的估计结果，并且能够更好地控制抽样误差。
分层抽样广泛应用于社会调查、市场调查和医学研究等领域。
四、整群抽样整群抽样是将总体按照某种特征分为若干个互不相交的群体，然后随机选择某几个群体作为样本。
这种方法主要用于总体中存在明显的群体特征，通过对群体的研究可以更准确地推断总体的特征。
抽样方法在统计学中的意义非常重要。
首先，抽样方法能够降低统计分析的复杂度。
当总体很大或样本需要耗费大量资源时，采用全面调查的方法是不现实的，而抽样方法可以快速有效地得到样本数据，节省成本和时间。
其次，抽样方法可以减小统计误差。
在实际调查中，由于样本数据与总体数据之间存在差异，因此对样本进行统计分析所得到的结论并不完全准确。
但是，当样本具有代表性时，通过抽样得到的结果可以提供对总体特征的准确估计。
最后，抽样方法可以为统计推断提供基础。
通过抽样方法选取的样本数据可以用来推断总体的特征，通过对样本数据进行统计分析和推断，可以得到关于总体的结论和推断。
统计学中的抽样方法与样本调查技术统计学是一门研究数据收集、处理和分析的学科，对于研究者来说，如何选择有效的抽样方法和样本调查技术至关重要。
本文将介绍几种常用的抽样方法和样本调查技术，包括简单随机抽样、系统抽样、整群抽样和多阶段抽样等。
这些方法能够在一定程度上保证样本的代表性，从而使研究结果具有较高的可靠性。
一、简单随机抽样简单随机抽样是一种最基本且常用的抽样方法。
它的原理是从总体中随机选择若干个个体作为样本，每个个体被选中的机会相等。
通过简单随机抽样，可以有效地避免个体的主观偏差，使得样本具有代表性，进而可通过样本的数据来推断总体的特征。
二、系统抽样系统抽样是按照一定的规则从总体中选择样本的方法。
它的步骤是先确定总体大小N，然后设定一个抽样比例n/N，按照规则选择第一个个体，再依次选择后续的个体。
系统抽样的好处是抽样过程相对简单，易于操作，并且可以保证样本的均匀性。
三、整群抽样整群抽样是将总体划分为若干个互不相交的群体，在每个群体中随机选择部分群体作为样本。
通过整群抽样可以减少抽样误差，提高研究效率。
例子中，将全校学生按班级划分为不同群体，随机选择若干个班级进行调查，即可得到具有代表性的样本。
四、多阶段抽样多阶段抽样也被称为分层抽样，它将总体划分为若干个层次，在每个层次中进行抽样。
每个层次的抽样方法可以根据实际情况选择，比如可以采用简单随机抽样、系统抽样等。
多阶段抽样的优势在于可以更好地控制抽样误差，同时保持较高的抽样效率。
样本调查技术也是统计学中的重要内容，它指的是根据事先设定的调查目标，通过收集样本的数据来获取所需信息的方法和技术。
在样本调查技术中，问卷调查是常用的一种方法。
问卷调查可以通过面对面、电话、网络等多种形式进行。
在设计问卷时，需要明确调查目的，设定明确的问题，并合理安排问题的顺序和选项。
通过问卷调查可以获得大量的数据，以便进行数据分析和结论推断。
除了问卷调查，观察法也是一种常用的样本调查技术。
统计学中的抽样方法及其应用统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，而抽样方法作为统计学的基础之一，对于数据的收集和分析具有重要意义。
本文将探讨统计学中的抽样方法及其应用。
一、什么是抽样方法抽样方法是指从总体中选择一部分个体或单位，通过对这部分个体或单位进行观察、测量和调查，从而推断总体特征的方法。
在实际应用中，由于总体规模庞大，往往无法对所有个体或单位进行调查，因此需要采用抽样方法来获取样本，以此来推断总体的特征。
二、抽样方法的分类根据抽样的方式和方法，抽样方法可以分为概率抽样和非概率抽样两大类。
1. 概率抽样概率抽样是指每个个体或单位被选中为样本的概率是已知的，并且可以计算出来的抽样方法。
常见的概率抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样等。
- 简单随机抽样是指从总体中随机选择若干个个体或单位作为样本，确保每个个体或单位被选中的概率相等。
这种方法简单易行，能够保证样本的代表性。
- 系统抽样是指按照一定的规则从总体中选择样本，例如每隔k个个体或单位选取一个作为样本。
这种方法适用于总体有一定的规律性分布的情况。
- 分层抽样是指将总体划分为若干个层次，然后从每个层次中随机选择一部分个体或单位作为样本。
这种方法能够保证不同层次的个体或单位在样本中的比例与总体中的比例相同，从而更好地反映总体的特征。
- 整群抽样是指将总体划分为若干个群体，然后随机选择若干个群体作为样本，再从每个群体中选取个体或单位作为样本。
这种方法适用于总体群体之间差异较大的情况。
2. 非概率抽样非概率抽样是指个体或单位被选中为样本的概率无法计算的抽样方法。
常见的非概率抽样方法包括方便抽样、判断抽样和雪球抽样等。
- 方便抽样是指选择个体或单位时，根据方便性或者研究者的主观意愿进行选择。
这种方法简单方便，但样本的代表性较差。
- 判断抽样是指根据研究者的判断和经验选择个体或单位作为样本。
这种方法适用于个体或单位的选择有一定的标准和要求的情况。
长文详解统计学中的抽样技术
每当我们遇到统计学研究，都会听到很多不同的统计学术语，其中一个就是抽样。
在本文中，我们将向您展示什么是采样，然后深入讨论不同采样技术的细节。
抽样
Sampling
简单来说，抽样就是从总体中选取一个群体(样本)，从中收集可以用于研究的数据。
取样是研究的一个重要部分，因为研究结果在很大程度上取决于所使用的取样技术。
因此，为了得到准确的结果，或者很好地预测总体结果，需要选择合理的抽样技术。
我们先从统计学的角度来了解，究竟什么是样本和总体。
总体（Population）是我们从中抽取统计样本进行研究的元素或个体资源的集合，最终我们要对这一整个总体作出结论。
总体中包含的元素或个体的数量被称为群体大小（population size）。
注：在统计研究中，总体（Population）并不总是指的人。
它可以是任何东西，比如印度的羊的数量；美国所有小学生的人数；互联网上所有博客网站的数量。
另一方面，样本又是总体的一个子集，它是你收集数据的特定组。
样本中元素或个体的数量称为样本容量（sample size），选择样本的过程就称为抽样（sampling）。
例如，印度拉贾斯坦邦州的绵羊样本；美国纽约的小学生样本；互联网上的数据科学博客相关的网站样本。
注：样本的大小总是小于总体的大小。
那么，我们为什么需要样本呢？这是个好问题，我们先了解一下。
为什么我们需要样本？
答案很简单，也很直接。
几乎不可能从总体中的每一个个体(或元素)收集数据，因此，抽样有助于我们获得关于整个总体的信息。
很明显，结果不可能完全准确，但会接近于整体。
此外，重要的是，所选的样本应该要代表总体，不能带有任何偏见。
这是一个简单的从人群中抽取样本的例子。
图片来源：
抽样技术其实有很多，但我们在这里只讨论一些统计中常见的抽样技术，也不会对这些技术进行太多的比较。
抽样技术
Sampling techniques
简单随机抽样（Simple Random Sampling---SRS）
假设一共20个人，我们需要取7个人作为样本。
为了便于理解，我们给这些人编号。
现在，我们在1到20之间随机选取7个数字，与这些数字相对的人将成为我们样本的一部分。
如果与所选号码对应的人已经在我们的样本中，我们将跳过该号码，选择另一个号码。
图片来源：
假设我们选4，然后7，然后11，然后20，然后1，然后12，然后20。
既然20已经被选过了，那我们再选一个数字，假设选19。
为了便于理解，我们把选中的人划掉。
图片来源：
注意：
•我们跳过重复的数字，因为现实中我们不会对同一个人
进行两次调查或采访。
•有许多不同的方法来生成随机数。
可以通过编程实现，也可以把所有的数字放在一个袋子里，一次选一个。
这种类型的抽样被称为简单随机抽样（simple random sampling）。
当总体是同类的时候，这种抽样方法是最合适的。
可以注意到，样本中的每个成员都有相等的选择机会(概率)，在这种情况下，选择的概率是1/20。
分层抽样（Stratified Sampling）：
让我们使用与上面相同的例子。
假设这次的样本量是9。
我们根据这些人穿衣服的颜色把他们分成不同的组。
图片来源：
根据颜色，我们将从这20个人划为4组。
这些小群体中的每一个都被称为一个层（stratum），而每一个层都可以被一个特征定义，在这里就是衣服的颜色。
因此，层是根据样本成员的先决条件创建的。
一个层的成员是同类的，一个层的成员与另一个地层的成员是异类的。
因此，当总体本身是异类的，但同类的层可以从中分离出来时，就可以使用这个抽样。
现在，每层选一个成员，也就是每层取一个样本。
当我们对具有许多不同层的总体进行抽样时，通常要求样本中各层的比例应与总体中各层的比例相同。
为了简单理解这个概念，这里举一个简单的例子：•黑色的比例=(黑色数量/总数量)*样本量= (9/20)*8 =
3.6
•红色比例= (4/20)* 8 = 1.6
•蓝色比例= (4/20)* 8 = 1.6
•绿色比例= (3/20)* 8 = 1.2
如果我们选择近似的数字，可以选4个黑色，2个红色，2个蓝色和1个绿色来代表总体。
注：从单独的层中抽取样本时，可以采用随机抽样或其他任何抽样技术。
整群抽样（Cluster Sampling）：
人们经常会混淆整群抽样和分层抽样，但这两种抽样方法是不同的。
主要的区别是，在整群抽样中，你用自然组将总体分类。
例如，城市街区、学区、年龄、性别等等。
我们再次考虑以上的总体，假设第一排的人住在第36街，第二排的人住在第11街，每一排是一个集群。
图片来源：
现在，我们可以从这两个集群中选择一个集群(这可以通过简单的随机抽样完成)。
假设我们选择第11街，那么我们将调查住在第11街的每一个人。
注意:我们可以选择任意数量的集群。
整群抽样可以通过两种方式进行：
单阶段整群抽样（Single-stage cluster sampling）：
即随机选择整群并调查整群中的每一个成员。
两阶段整群抽样（two-stage cluster sampling）：
即首先随机选择整群，然后从被选中的整群中随机选择成员。
系统抽样（Systematic Sampling）:
在这种抽样技术中，我们系统地选择成员。
在这里是指，通过把所有成员排序为一个列，再以固定间隔选择成员。
让我们考虑20人的样本人群。
假设我们要选五个人，我们的系统从第三个人开始，每四个人选一个。
继续这样做，直到我们的样本选择了五个人。
(勾号代表选中的人。
)。
