分層隨機抽樣
分層隨機抽樣是一種抽樣方法，涉及將人口分為較小的子羣，稱為分層。在分層隨機抽樣或分層抽樣中，分層是基於成員的共同屬性或特徵，如收入或教育程度而形成的。分層隨機抽樣具有許多應用和好處，例如研究人口構成和預期壽命。分層隨機抽樣也稱為比例隨機抽樣或配額隨機抽樣。
分層隨機抽樣
定義：分層隨機抽樣是一種抽樣方法，涉及將總體分為較小的子羣，稱為分層。在分層隨機抽樣中，分層是基於成員的共同屬性或特徵，如收入或教育程度而形成的。每個分層內的樣本是通過隨機抽樣選出的。
起源：分層隨機抽樣的概念起源於統計學，最早在 20 世紀初被提出，用於提高抽樣的代表性和準確性。隨着統計學的發展，這種方法被廣泛應用於社會科學、市場研究和公共衞生等領域。
類別與特點：分層隨機抽樣可以分為比例分層抽樣和非比例分層抽樣。
- 比例分層抽樣：每個分層的樣本量與該分層在總體中的比例相同。這種方法確保了樣本的代表性。
- 非比例分層抽樣：每個分層的樣本量不一定與該分層在總體中的比例相同，通常用於特定研究目的。
- 提高樣本的代表性
- 減少抽樣誤差
- 適用於異質性較大的總體
具體案例：
- 案例一：在一項關於全國教育水平的調查中，研究人員將總體按地區（如城市、郊區和農村）分層，然後在每個分層內隨機抽取樣本。這確保了每個地區的教育水平都能被準確反映。
- 案例二：在市場研究中，公司希望瞭解不同收入水平的消費者對新產品的反應。研究人員將總體按收入水平分層，然後在每個分層內隨機抽取樣本。這幫助公司更好地瞭解不同收入羣體的需求和偏好。
常見問題：
- 如何確定分層標準？分層標準應基於研究目標和總體的異質性特徵，如人口統計學特徵、行為特徵等。
- 分層隨機抽樣與簡單隨機抽樣有何不同？分層隨機抽樣通過分層提高了樣本的代表性，而簡單隨機抽樣則不考慮總體的異質性。
