什么是分层抽样方法

Question

如题所述

Answer 1

1. 分层抽样法是一种统计学上的抽样方法，它首先根据某些特征将整个总体划分为若干个层次或子总体。
2. 每个子总体被称作一个层，接着从每个层中独立随机抽取样本。
3. 样本抽取后，各层的样本数据综合起来构成总体的样本。
4. 在确定各层样本数时，可以采用三种不同的方法：
a. 分层定比法，即每个层的样本数与该层总体数的比例相等。
b. 奈曼法，即各层的样本数与该层总体数及其标准差的乘积成正比。
c. 非比例分配法，当某层在总体中的比例较小时，可以增加该层样本数在总体样本中的比例，以保证该层特征在样本中有足够的代表性，但这可能会增加推论的复杂性。
5. 分层变量是用于分层的变量，通常是调查中需要测量的变量或与之高度相关的变量。
6. 分层的目标是提高层内的同质性和层间的异质性。
7. 常见的分层变量包括性别、年龄、教育水平和职业等。
8. 分层随机抽样在实际的抽样调查中应用广泛，与纯随机抽样相比，在相同的样本容量下，它能提供更高的精度，同时管理起来更方便，成本较低，效率更高。