統計學研究方法抽樣

① 可以幫忙解釋一下統計學的幾個抽樣方法嗎

1.simple random sample（簡單隨機抽樣): 在簡單隨機抽樣中，總體所有成員被選為樣本的概率是相等的。

這是一種最簡單的一步抽樣法，它是從總體中選擇出抽樣單位，從總體中抽取的每個可能樣本均有同等被抽中的概率。抽樣時，處於抽樣總體中的抽樣單位被編排成 1～n編碼，然後利用隨機數碼表或專用的計算機程序確定處於1～n間的隨機數碼，那些在總體中與隨機數碼吻合的單位便成為隨機抽樣的樣本。

2.stratified sampling（分成抽樣）：將總體分成不同的子群，然後對所有的子群進行抽樣。

它是根據某些特定的特徵，將總體分為同質、不相互重疊的若干層，再從各層中獨立抽取樣本，是一種不等概率抽樣。分層抽樣利用輔助信息分層，各層內應該同質，各層間差異盡可能大。這樣的分層抽樣能夠提高樣本的代表性、總體估計值的精度和抽樣方案的效率，抽樣的操作、管理比較方便。但是抽樣框較復雜，費用較高，誤差分析也較為復雜。此法適用於母體復雜、個體之間差異較大、數量較多的情況。

3.systematic sampling（系統抽樣）：首先將總體中各單位按一定順序排列，根據樣本容量要求確定抽選間隔，然後隨機確定起點，每隔一定的間隔抽取一個單位的一種抽樣方式。

這種方法又稱順序抽樣法，是從隨機點開始在總體中按照一定的間隔（即「每隔第幾」的方式）抽取樣本。此法的優點是抽樣樣本分布比較好，有好的理論，總體估計值容易計算。

4.cluster sampling（整群抽樣）：總體被分為若干群的子總體，每個子總體都代表整個總體。

整群抽樣是先將總體單元分群，可以按照自然分群或按照需要分群，在交通調查中可以按照地理特徵進行分群，隨機選擇群體作為抽樣樣本，調查樣本群中的所有單元。整群抽樣樣本比較集中，可以降低調查費用。例如，在進行居民出行調查中，可以採用這種方法，以住宅區的不同將住戶分群，然後隨機選擇群體為抽取的樣本。此法優點是組織簡單，缺點是樣本代表性差。

5.multistage sampling（多階段抽樣）：是指在抽取樣本時，分為兩個及兩個以上的階段從總體中抽取樣本的一種抽樣調查方法。

多階段抽樣是採取兩個或多個連續階段抽取樣本的一種不等概率抽樣。對階段抽樣的單元是分級的，每個階段的抽樣單元在結構上也不同，多階段抽樣的樣本分布集中，能夠節省時間和經費。調查的組織復雜，總體估計值的計算復雜。