分层随机抽样
分层随机抽样是一种抽样方法，涉及将人口分为较小的子群，称为分层。在分层随机抽样或分层抽样中，分层是基于成员的共同属性或特征，如收入或教育程度而形成的。分层随机抽样具有许多应用和好处，例如研究人口构成和预期寿命。分层随机抽样也称为比例随机抽样或配额随机抽样。
分层随机抽样
定义：分层随机抽样是一种抽样方法，涉及将总体分为较小的子群，称为分层。在分层随机抽样中，分层是基于成员的共同属性或特征，如收入或教育程度而形成的。每个分层内的样本是通过随机抽样选出的。
起源：分层随机抽样的概念起源于统计学，最早在 20 世纪初被提出，用于提高抽样的代表性和准确性。随着统计学的发展，这种方法被广泛应用于社会科学、市场研究和公共卫生等领域。
类别与特点：分层随机抽样可以分为比例分层抽样和非比例分层抽样。
- 比例分层抽样：每个分层的样本量与该分层在总体中的比例相同。这种方法确保了样本的代表性。
- 非比例分层抽样：每个分层的样本量不一定与该分层在总体中的比例相同，通常用于特定研究目的。
- 提高样本的代表性
- 减少抽样误差
- 适用于异质性较大的总体
具体案例：
- 案例一：在一项关于全国教育水平的调查中，研究人员将总体按地区（如城市、郊区和农村）分层，然后在每个分层内随机抽取样本。这确保了每个地区的教育水平都能被准确反映。
- 案例二：在市场研究中，公司希望了解不同收入水平的消费者对新产品的反应。研究人员将总体按收入水平分层，然后在每个分层内随机抽取样本。这帮助公司更好地了解不同收入群体的需求和偏好。
常见问题：
- 如何确定分层标准？分层标准应基于研究目标和总体的异质性特征，如人口统计学特征、行为特征等。
- 分层随机抽样与简单随机抽样有何不同？分层随机抽样通过分层提高了样本的代表性，而简单随机抽样则不考虑总体的异质性。
