分层随机抽样.

【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。

简单随机抽样和分层抽样的比较抽样是社会科学研究中常用的一种数据收集方法。

在大规模的调查研究中，研究者不可能对所有人进行调查，因此需要从总体中选取一部分样本进行研究。

简单随机抽样和分层抽样是常用的两种抽样方法，它们有着不同的特点和应用场景。

简单随机抽样是指从总体中随机选取样本的方法。

在简单随机抽样中，每个样本都有相等的机会被选中，且每个样本之间是相互独立的。

这种抽样方法的优点是简单易行，能够保证样本的代表性。

然而，简单随机抽样也存在一些限制，比如在样本容量较小的情况下，可能会出现样本不够代表性的问题。

此外，简单随机抽样也无法考虑到总体的特征差异，可能导致在某些特征上的抽样误差。

相比之下，分层抽样是一种根据总体的特征进行分层，然后在每个层次中进行随机抽样的方法。

分层抽样能够更好地考虑到总体的特征差异，确保样本在各个层次上的代表性。

例如，在研究一个国家的人口结构时，可以将总体按照性别、年龄、地区等特征进行分层，然后在每个层次中进行抽样。

这样可以保证样本在各个层次上的代表性，减小抽样误差。

然而，分层抽样也存在一些问题。

首先，分层抽样需要对总体进行详细的划分，这在一些场景下可能会比较困难。

例如，在研究一个复杂的社会问题时，可能无法准确划分出所有的层次。

此外，分层抽样也需要考虑到各个层次的样本容量，以保证样本的代表性。

如果某个层次的样本容量较小，可能会导致该层次的抽样误差较大。

综上所述，简单随机抽样和分层抽样都是常用的抽样方法，各有其适用的场景和优缺点。

在实际研究中，研究者需要根据研究目的和总体特征选择合适的抽样方法。

如果总体特征较为复杂，且需要考虑到各个层次的代表性，那么分层抽样可能是更好的选择。

而对于总体特征较为简单的情况，简单随机抽样可以提供一个简单有效的抽样方法。

无论选择哪种抽样方法，都需要保证样本的代表性和抽样误差的控制，以保证研究结果的可靠性和有效性。

总之，简单随机抽样和分层抽样是社会科学研究中常用的两种抽样方法。

分层、分段随机的区别简单随机抽样，也叫纯随机抽样。

就是从总体中不加任何分组、划类、排队等，完全随机地抽取调查单位。

分段抽样又称多级抽样或多阶段抽样，就是把从总体中抽取样本的过程分成两个或多个阶段进行的抽样方法。

它是在总体内个体单位数量较大，而彼此间的差异不太大时，先将总体各单位按一定标志分成若干群体，作为抽样的第1阶段单位，并依照随机原则，从中抽出若干群体作为第1阶段样本；然后将第1阶段样本又分成若干小群体，作为抽样的第2阶段单位，从中抽出若干群体作为第2阶段样本，依此类推，直到满足需要为止。

最末阶段抽出的样本单位的集合，就是最终形成的总体样本。

一般在抽取前阶段样本时采用分类抽样或等距抽样，抽取后阶段样本时用整群抽样或简单随机抽样。

多阶段抽样的意义在于缩小总体范围，提高抽样效率，降低抽样成本。

其最大优点就是可以达到以最小的人财物消耗和最短的时间获得最佳调查效果的目的，特别适用于调查范围大、单位多、情况复杂的调查对象。

此外，多阶段抽样由于在各阶段抽样时可根据具体情况灵活选用不同的抽样方法，所以能够综合各种抽样方法的优点，有利于提高样本质量。

多阶段抽样的不足之处是抽样误差较大。

由于每次抽样都必然产生误差，所以抽样阶段越多抽样误差就越大。

分层抽样，也叫类型抽样。

就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。

特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。

该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。

群集抽样法即将母体按某种标准分为若干群集(cluster) ; 其次，以群集为抽样单位。

然后，由这些群集中用简单随机抽样法抽出若干群集为一组群集样本，这种抽样程序即称为群集随机抽样法。

其所抽出的样本称为群集样本。

系统抽样，也叫机械抽样或等距抽样。

是将总体各单位按一定标志或次序排列成为图形或一览表式（也就是通常所说的排队），然后按相等的距离或间隔抽取样本单位。

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。

分层随机抽样概述什么是分层随机抽样？分层随机抽样是一种统计抽样方法，用于从总体中获取代表性样本。

在该方法中，总体被分成不同的层次，然后从每个层次中随机抽取样本。

这种抽样方法可以确保样本具有代表性，从而使我们能够对总体进行合理的推断。

分层随机抽样的步骤分层随机抽样包括以下步骤：1.确定分层因素：分层因素是根据总体的特征确定的。

例如，如果我们要进行人口调查，分层因素可能是年龄、性别、地域等。

2.将总体分成不同的层次：根据分层因素，将总体分为不同的层次，并确保每个层次的特征尽可能的相似。

3.确定样本大小：根据研究目的和总体特征，确定每个层次的样本大小。

一般来说，样本大小越大，抽样误差越小。

4.随机抽取样本：在每个层次中，使用随机抽样方法抽取样本。

确保每个单位有相等的机会成为样本的一部分。

5.数据收集和分析：收集抽样到的数据，并针对研究问题进行分析和推断。

分层随机抽样的好处是我们可以针对不同层次内的特征进行更深入的分析。

分层随机抽样的优点分层随机抽样具有以下优点：1.代表性：分层随机抽样可以确保样本具有代表性，因为每个层次内的个体特征相似。

2.精确性：通过设定每个层次的样本大小，可以控制抽样误差，并使结果更加精确。

3.可比性：分层随机抽样方法可以使不同层次之间的比较更加可靠和有意义。

4.分层分析：分层随机抽样使得我们可以对不同层次的数据进行更深入的分析，从而得出更准确的结论。

分层随机抽样的应用场景分层随机抽样广泛应用于各个领域的研究和调查中。

以下是一些常见的应用场景：1.人口调查：在人口调查中，可以按照年龄、性别、地域等因素对总体进行分层，并进行随机抽样。

2.市场调研：在市场调研中，可以按照消费者的特征进行分层，并抽取样本进行调查，以了解不同群体的需求和偏好。

3.教育研究：在教育研究中，可以按照学校的类型、年级等因素进行分层，并抽取样本进行调查，以评估教育政策的效果。

4.医学研究：在医学研究中，可以按照疾病的类型、严重程度等因素进行分层，并进行随机抽样，以研究治疗效果和预后情况。

分层随机抽样的实施步骤1. 简介在统计学和市场调研中，分层随机抽样被广泛用于从一个大的总体中获取研究样本。

分层抽样可以确保在样本中包含各层次的代表性数据，从而增加结果的可靠性和推广能力。

本文将介绍分层随机抽样的实施步骤和注意事项。

2. 步骤2.1 确定研究总体首先需要明确研究的总体范围和目标。

总体可以是人群、产品、服务或其他感兴趣的对象。

确定好研究总体有助于后续的分层和抽样设计。

2.2 确定抽样框架抽样框架是指列出总体中的各个层级或子群的清单，通常使用问卷、数据库或其他可靠的信息源来构建。

根据研究目标和总体特征，将总体划分为不同的层级。

2.3 确定抽样层级和样本量根据总体的特征和研究目标，确定需要进行分层的层级。

每个层级中应包含相似的个体或单位。

确定每个层级的样本量时，需要考虑各层级的重要性和变异程度。

2.4 随机抽取样本在每个层级中进行随机抽样。

可以使用随机数生成器或其他随机化方法来确保抽样过程的随机性和公正性。

确保随机抽样的结果具有代表性和可靠性。

2.5 数据收集对抽取的样本进行数据收集。

可以使用面对面访谈、电话调查、在线调查等方法，根据研究的具体需求选择适当的数据收集方式。

2.6 数据分析对收集到的数据进行分析。

根据研究目标和统计方法，对样本数据进行统计分析和推断。

通过分层随机抽样，可以得出对总体的推论，从而进行研究结果的推广。

3. 注意事项3.1 确保样本的代表性在进行分层抽样时，确保每个层级的样本都能很好地代表该层级的特征。

避免样本偏倚，应对每个层级设置适当的样本量，以反映总体的分布情况。

3.2 确保随机性和公平性在随机抽样过程中，应使用随机数生成器或其他随机化方法，确保抽样过程的随机性和公平性。

避免人为干扰和偏离抽样原则。

3.3 结果的可靠性和推广能力分层随机抽样可以增加结果的可靠性和推广能力。

在进行数据分析和推断时，应合理使用统计方法，对样本数据进行适当的权重调整和推断，从而得出对总体的有效推论。

卫生统计学‎：四种基本的‎抽样方法1.单纯随机抽‎样：单纯随机抽‎样是在总体‎中以完全随‎机的方法抽‎取一部分观‎察单位组成‎样本（即每个观察‎单位有同等‎的概率被选‎入样本）。

常用的办法‎是先对总体‎中全部观察‎单位编号，然后用抽签‎、随机数字表‎或计算机产‎生随机数字‎等方法从中‎抽取一部分‎观察单位组‎成样本。

其优点是简‎单直观，均数（或率）及其标准误‎的计算简便‎；缺点是当总‎体较大时，难以对总体‎中的个体一‎一进行编号‎，且抽到的样‎本分散，不易组织调‎查。

2.系统抽样：系统抽样又‎称等距抽样‎或机械抽样‎，即先将总体‎中的全部个‎体按与研究‎现象无关的‎特征排序编‎号；然后根据样‎本含量大小‎，规定抽样间‎隔k；随机选定第‎i（i＜k）号个体开始‎，每隔一个k ‎，抽取一个个‎体，组成样本。

系统抽样的‎优点是：易于理解，简便易行；容易得到一‎个在总体中‎分布均匀的‎样本，其抽样误差‎小于单纯随‎机抽样。

缺点是：抽到的样本‎较分散，不易组织调‎查；当总体中观‎察单位按顺‎序有周期趋‎势或单调增‎加（减小）趋势时，容易产生偏‎倚。

3.整群抽样：整群抽样是‎先将总体划‎分为K个“群”，每个群包含‎若干个观察‎单位，再随机抽取‎k个群（k＜K），由抽中的各‎群的全部观‎察单位组成‎样本。

整群抽样的‎优点是便于‎组织调查，节省经费，容易控制调‎查质量；缺点是当样‎本含量一定‎时，抽样误差大‎于单纯随机‎抽样。

4.分层抽样：分层抽样是‎先将总体中‎全部个体按‎对主要研究‎指标影响较‎大的某种特‎征分成若干‎“层”，再从每一层‎内随机抽取‎一定数量的‎观察单位组‎成样本。

分层随机抽‎样的优点是‎样本具有较‎好的代表性‎，抽样误差较‎小，分层后可根‎据具体情况‎对不同的层‎采用不同的‎抽样方法。

四种抽样方‎法的抽样误‎差大小一般‎是：整群抽样≥单纯随机抽‎样≥系统抽样≥分层抽样。