分層隨機抽樣

分層隨機抽樣

分層隨機抽樣,又稱類型隨機抽樣,它是先將總體各單位按一定標準分成各種類型(或層);然後根據各類型單位數與總體單位數的比例,確定從各類型中抽取樣本單位的數量;最後,按照隨機原則從各類型中抽取樣本。

基本介紹

  • 中文名:分層隨機抽樣
  • 外文名:Stratified sampling
  • 利用簡單隨機抽樣,
  • 又稱:類型隨機抽樣
案例學習,優點,

案例學習

比如,我們要了解某市400個國營企業的生產經營情況,決定採取類型隨機抽樣法抽取20個企業作為樣本進行調查,其具體做法是:首先,將這400個企業按產業(也可按行政區劃、盈利情況、規模大小等)分為三類,假定第一產業40個,第二產業200個,第三產業160個。然後,按各類企業在總體中的比重,確定各類企業抽取樣本單位的數量。其中,第一產業的企業占總體10%,按比例應抽樣本企業2個;按同樣方法計算,第二產業中應抽樣本企業10個,第三產業中應抽樣本企業8個。最後,採用簡單隨機抽樣等距隨機抽樣方法,從各類企業中抽出上述數量的樣本單位。
搞好類型隨機抽樣的關鍵,是分類的標準要科學、要符合實際情況,許多複雜的事物還應該根據多種標準作多種分類或綜合分類。分類的結果必須是每一個單位都歸屬於某一類,而不允許既可屬於這一類、又可屬於那一類,也不允許互相交叉或有所遺漏;必須是各類型單位的數量之和等於總體單位的數量,而不允許大於或小於總體單位的數量。

優點

類型隨機抽樣的優點是,它適用於總體單位數量較多、內部差異較大的調查對象。與簡單隨機抽樣等距隨機抽樣相比較,在樣本數量相同時,它的抽樣誤差較小;在抽樣誤差的要求相同時,它所需的樣本數量較少。類型隨機抽樣的缺點是,必須對總體各單位的情況有較多的了解,否則無法作出科學的分類。而這一點在實際調查之前又往往難以做到。

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