分层抽样法
分层抽样 研究方法

分层抽样研究方法分层抽样研究方法简介分层抽样是一种常用的研究方法,在社会科学研究中广泛应用。
该方法通过将研究对象按照某种特征进行分组,然后从每个分组中随机选取一定数量的样本,从而保证样本的代表性和多样性。
分层抽样的核心思想是将总体分为多个相似的子总体,然后从每个子总体中进行抽样,以获得全面而准确的研究结果。
步骤1. 确定分层因素:首先,需要根据研究目的确定适合的分层因素。
分层因素通常是与研究主题密切相关的特征,例如年龄、性别、地区等。
选择恰当的分层因素可以更好地反映总体的特征。
确定分层因素:首先,需要根据研究目的确定适合的分层因素。
分层因素通常是与研究主题密切相关的特征,例如年龄、性别、地区等。
选择恰当的分层因素可以更好地反映总体的特征。
2. 确定分层细则:根据分层因素的不同取值,将研究对象分为不同的层次。
每个层次应具有内部相似性和外部差异性。
确定每个层次的样本量,需要考虑预期的误差限、置信水平和可用资源等因素。
确定分层细则:根据分层因素的不同取值,将研究对象分为不同的层次。
每个层次应具有内部相似性和外部差异性。
确定每个层次的样本量,需要考虑预期的误差限、置信水平和可用资源等因素。
3. 随机抽样:在每个层次中,采用随机抽样的方法选取样本。
随机抽样能够保证样本的代表性,并减少选择偏差和个人主观因素的影响。
常用的随机抽样方法包括简单随机抽样、整群抽样和分层群集抽样等。
随机抽样:在每个层次中,采用随机抽样的方法选取样本。
随机抽样能够保证样本的代表性,并减少选择偏差和个人主观因素的影响。
常用的随机抽样方法包括简单随机抽样、整群抽样和分层群集抽样等。
4. 数据收集与分析:根据抽取的样本进行数据收集与分析。
可以使用各种研究方法和工具,如调查问卷、访谈、实地观察等。
分层抽样可以在保证样本代表性的前提下,提高研究结果的准确性和可靠性。
数据收集与分析:根据抽取的样本进行数据收集与分析。
可以使用各种研究方法和工具,如调查问卷、访谈、实地观察等。
分层抽样

分层抽样
抽样技术作为现代统计学科体系的重要组成部分,被广泛运用到社会实践当 中。自从 1895 年挪威首任中央统计局局长凯尔在伯尔尼第五届国际统计学会会议 上提出所谓“代表性调查”的抽样方法以来,经过 100 多年的理论探讨和时间积 累,抽样理论更加科学,抽样技术日臻完善。抽样又称取样。其原理是从研究的 全部样品中抽取一部分样品单位。从被抽取样品单位的分析、研究结果来估计和 推断全部样品特性,是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效 的工作和研究方法。基本的抽样技术包括简单随机抽样,系统抽样,分层抽样, 多阶段抽样等。在实际的抽样调查中我们常常会根据调查成本,调查规模等结合 运用各种抽样方法进行实践。
然后,在每个层中分别独立地进行抽样。
1-1、分层抽样的总体均值估计
在分层抽样中,对总体均值Y 的估计是通过对各层Yh 的估计,安权层Wh 加权
平均得到的,公式为
Yˆst l WhYˆh 1 l NhYˆh
h1
N h1
如果得到的是分层随机样本,则总体均值Y 的简单估计为
yˆst l Whyh 1 l Nhyh
3
Whsh 0.4920+1.2543+3.0744=4.8207
h1
因此按尼曼分配时,各层应分配的样本量为
n1 n
W1s1
3
Wh sh
40 0.4920 4.0824 4.8207
h1
故
n2 12.290
n3 23.8235
即各层的样本量分别为 4,12,24.
此时的样本估计量的方差为
3 WhSh
Vopt( yst) h1
ch
3
WhSh
n
h1
分层抽样法

分层抽样法:也叫类型抽样法。
它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。
这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小。
缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。
就是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体(层),然后再从每一层内进行单纯随机抽样,组成一个样本。
分层抽样:也称分类或类型抽样,是先按与研究内容有关的因素或指标将总体各单位(或个体)分为不同的等级或类型,即层,然后从每一层中按比例或不按比例再用简单随机抽样或机械抽样的方法抽取一定数量的个体构成样本。
最常用的是按比例抽样。
分层抽样的原则是各层内部的差异要尽可能小,而层与层之间的差异要大。
检查用分层抽样:
如设定四个月处方抽100张。
抽二月、四月、六月、八月,每隔4张抽一张,每个月抽25张。
实际是从500张处方抽取得100张,抽样率2%。
日常处方点评用分层抽样:保证样品代表性,即每个处方医师都抽取,考察持续性改进情况。
设定一个月处方抽100张。
统计本期开处方医师数分摊抽样,即每个医师抽样数=100/医师数。
不足加抽上个月问题多的医师处方。
如25个医师处方,每个医师抽样数=100/25=4。
45个医师处方,每个医师抽样数=100/45=2.2即2张,剩余的10张分摊给上月前10名每个人加抽一张。
分层抽样方法

例1、某高中共有900人,其中高一年级300
人,高二年级200人,高三年级400人,现采用
分层抽样抽取容量为45的样本,那么高一、高
二、高三各年级抽取的人数分别为( )
A.15,5,25
B.15,15,15
C.10,5,30
将总体分成 几层,分层 进行抽取
在起始部分 样时采用简 随机抽样
分层抽样时 采用简单随 机抽样或系 统抽样
总体个 数较多
总体由差 异明显的 几部分组 成
课堂练习
练习1. 2. 3
1、某单位有老年人28人,中年人54人,青年人81人,
为了调查他们的身体情况,需从他们中抽取一个容量为
36的样本,则适合的抽取方ห้องสมุดไป่ตู้是 ( )
练习:分层抽样又称类型抽样,即将相似的个
体归入一类(层),然后每层抽取若干个体构
成样本,所以分层抽样为保证每个个体等可能
入样,必须进行
()
A、每层等可能抽样 B、每层不等可能抽样 C、所有层按同一抽样比等可能抽样
注意事项: 1.分层抽样法适用于总体中个体
差异明显的抽样;
2.分层是按总体中个体的明显差 异进行分类;
①抽签法; ②随机数表法.
二、基础训练:
1.中央电视台要从春节联欢晚会的60名热 心观众中随机抽出4名幸运观众,试用抽签法 为其设计产生这4名幸运观众的过程.
2.欲从本班77名学生中随机抽取7名学生参 加数学的基本知识竞赛,试用随机表法确定这7名 学生.
评点:
抽签法——编号、标签、搅拌、抽取,关键是 “搅拌”后的随机性;
A.简单随机抽样 B.系统抽样 C.分层抽样
分层抽样法

分层抽样法分层抽样法是一种普遍应用的抽样方法。
它的主要原理是划分总体结构,根据划分的等级来进行抽样,从而获得总体信息。
分层抽样法可以用来采集来自总体中某个特定群体的信息,也可以用来有效地完成任务所需的抽样量。
一、定义分层抽样法是一种抽样法,它将总体分为若干层,不同层之间拥有不同的特征,根据层级关系进行抽样。
分层抽样法可以获得有效且可控的抽样样本,能有效提高抽样准确率,并可以将抽样成本降低到最低。
二、原理分层抽样法的主要原理是划分总体结构,根据划分的等级来进行抽样,从而获得总体信息。
分层抽样法的层级划分有两个步骤:一是划分;二是控制。
在划分步骤中,将总体进行层级划分,即根据总体的特性,将总体分割为若干个类别,即“抽取、感知、描述”;在控制步骤中,从每一层中进行抽样,选择不同层次和不同总体的信息,抽取抽样样本,从而获得总体信息。
三、优点1、分层抽样法可以有效的节省抽样成本,减少采样的成本开支。
2、分层抽样法可以根据总体特征和既定的层次关系来抽取抽样样本,不能受到偶然因素的影响,从而有效提高抽样准确率,使采样结果更加准确,减少误差。
3、分层抽样法可以满足抽样任务所需的抽样量,有效完成抽样任务,可以更好地满足实际需求。
四、缺点1、分层抽样法需要进行较为复杂的层次划分,并且要求抽样样本的特征具有内在的稳定性。
如果采用的层次划分不合理,容易导致抽样误差,影响抽样结果的准确性。
2、分层抽样法需要提前了解被抽样总体的总体特征,可能需要较大的统计分析能力和耗费较多的时间成本。
3、分层抽样法虽然可以节省抽样成本,但由于抽样量较少,导致抽样结果的精确性无法做到极致。
五、应用1、市场调研:分层抽样法在市场调研中常被采用,可以根据消费者的特征、结构、消费习惯进行层级划分,采用不同的抽样样本,从而有效地完成调研任务。
2、政策评估:分层抽样法在政策评估中也有很好的应用,可以根据政策影响的不同地区、不同人群进行层级划分,从每一层中抽取抽样样本,从而可以更有针对性地了解政策的实施情况和影响。
初中数学 什么是分层抽样 如何进行分层抽样

初中数学什么是分层抽样如何进行分层抽样分层抽样(stratified sampling)是一种抽样方法,它将人口或样本按照某种特征分为不同层次或分层,并从每一层中随机选择一部分作为样本。
在初中数学学习中,了解分层抽样的概念和方法可以帮助我们更好地理解统计学和概率论的应用。
一、分层抽样的定义和原理分层抽样是一种根据人口或样本的某种特征将其分为不同层次的抽样方法。
每个层次应该具有一定的内部相似性,而不同层次之间应有一定的差异性。
分层抽样的目的是通过从每个层次中选择样本来代表整体人口或样本,以便进行统计推断。
分层抽样的原理基于两个假设:1. 层次内的个体之间具有较高的相似性;2. 不同层次之间的差异性相对较大。
通过选择代表性层次中的样本,我们可以在减小样本规模的同时保留整体人口或样本的特征。
二、分层抽样的步骤进行分层抽样需要以下步骤:1. 层次的划分:确定将人口或样本划分为不同的层次。
层次应具有内部相似性和外部差异性。
例如,如果我们要研究某个城市的学生,可以将学生按年级划分为不同的层次。
2. 层次的选择:从划分的层次中选择一部分作为样本。
确保选择的样本能够代表整体人口或样本的特征。
3. 样本内部的随机选择:在选择的层次内,需要进行进一步的随机抽样,以确保从每个层次中选择的个体具有代表性。
可以使用简单随机抽样或其他抽样方法。
4. 数据收集:对选定的样本进行数据收集。
这可以是通过调查问卷、观察或其他数据收集方法完成的。
5. 数据分析:对收集到的数据进行统计分析,并根据样本结果推断整体人口或样本的特征。
三、分层抽样的优缺点分层抽样有以下优点:1. 提高样本的代表性:通过选择代表性层次中的样本,分层抽样可以更好地代表整体人口或样本的特征。
2. 减小样本规模:相对于简单随机抽样,分层抽样可以减小样本规模,节省时间和成本。
然而,分层抽样也有一些缺点:1. 层次划分的难度:确定适当的层次划分可能是一项挑战,需要充分了解人口或样本的特征。
分层抽样统计知识点总结

分层抽样统计知识点总结一、引言统计学是研究数据收集、整理、分析和解释的学科,而分层抽样是统计学中非常重要的概念之一。
分层抽样是指在进行抽样调查时,按照总体中不同层次的特点将总体分成若干层,然后分层抽取每个层中的一部分个体作为样本的方法。
分层抽样方法可以更好地保证样本的代表性,提高统计的精确度和可靠性。
下面将对分层抽样的一些基本概念和相关知识进行总结和介绍。
二、分层抽样的基本概念1. 总体和样本在统计学中,总体是指研究对象的全体,样本是指从总体中抽取出来的一部分个体。
总体通常是不可能完全观测或测量的,因此需要通过抽样的方法获取样本,并通过对样本的研究来推断总体的特征和规律。
2. 分层抽样的定义分层抽样是指在进行抽样调查时,首先根据总体的某些特征将总体分成若干个层,然后在每个层中独立地进行简单随机抽样,最终得到的样本称为分层抽样。
分层抽样是一种多阶段抽样的特例,通过分层可以更好地保证抽样的代表性和随机性。
3. 分层抽样的优点分层抽样的优点主要包括:(1)提高统计的精确度。
由于每个层内部的差异较小,可以更准确地估计每个层的特征和总体的特征。
(2)更好地保证抽样的代表性。
通过分层可以保证每个层都有机会被抽到,从而代表了总体的各种特征。
(3)在调查实践中较为容易实施。
相对于其他复杂的抽样方法,分层抽样的实施相对简单,容易控制和管理。
4. 分层抽样的适用条件分层抽样适用于总体中有明显层次差异的情况,例如不同地区、不同行业、不同人群等,层内的差异较小,层间的差异较大。
当总体中的层次差异较大时,分层抽样可以更准确地估计总体的特征。
三、分层抽样的具体方法1. 分层的原则在进行分层抽样时,需要根据总体的特点确定分层的原则,主要包括以下几点:(1)层次划分合理。
根据调查的目的和需要,将总体划分成若干个层次,层次之间的差异足够大,层内的差异足够小。
(2)层次间的关联较小。
不同层次之间的相关性较小,层次之间的差异性较大。
分层抽样法

分层抽样法
分层抽样法是统计学中的一种随机抽样方法,它也称之为分层随机抽样法。
它是在抽样过程中以分层的思路来抽取样本,将总体分为固定数量的分层,每一层都代表着总体中某一特定性状的样本。
本质上来说,分层抽样法是在总体中抽取有系统偏差的抽样,它可以给研究者提供一种更高效的方式,从总体中抽取几乎等数量的样本,并且保证样本之间的相关性。
分层抽样法的优点是,能够从总体中比较有效地抽取样本,并可以使得抽取到的样本能够具有一定的特征,可以更好地反映总体的特征。
它还有一个重要的优点就是抽样效率高,可以从总体中抽取有代表性的样本,而且抽取数量可以控制得很准确。
分层抽样法也有一些不足。
其中最为突出的一点就是不能保证抽取到的样本完全反映总体的状态,因为在抽取的过程中可能会漏掉某些特殊的样本。
另外,分层抽样法依赖于层次的准确性,如果层次不准确,可能会导致抽取到的样本不具有代表性,从而影响分析的准确性。
在实际应用中,分层抽样法经常被用于从大量的总体中抽取有代表性的样本,它可以起到降低研究成本、节约时间等作用,是一种常用的统计抽样方法。
在教育调查、社会调查及其他多种研究领域中,分层抽样方法也经常被用来进行总体数据抽取。
综上所述,分层抽样法是一种常用的统计抽样方法,它可以有效地从总体中抽取出反映总体特性的样本,在教育调查、社会调查及其
他多种研究中都可以得到应用。
但是,也存在一些不足,例如层次准确性不足,以及可能抽取到有偏差的样本等,建议我们在使用分层抽样法时要仔细斟酌,以期达到更好的效果。
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分层抽样法的简单介绍
姓名:杨凯学号:3114046001 班级:硕4071 专业:岩土工程
分层抽样法的定义:分层抽样又称分类抽样或类型抽样,是将总体划分为若干个同质层,再在各层内随机抽样或机械抽样。
分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起,分组减小了各抽样层变异性的影响,抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
该方法适用于总体情况复杂,各单位之间差异较大,单位较多的情况。
分层抽样根据在同质层内抽样方式不同,又可分为一般分层抽样和分层比例抽样,一般分层抽样是根据样品变异性大小来确定各层的样本容量,变异性大的层多抽样,变异性小的层少抽样,在事先并不知道样品变异性大小的情况下,通常多采用分层比例抽样。
分层抽样与简单随机抽样相比,往往选择分层抽样,因为它有显著的潜在统计效果。
也就是说,如果从相同的总体中抽取两个样本,一个是分层样本,另一个是简单随机抽样样本,那么相对来说,分层样本的误差更小些。
另一方面,如果目标是获得一个确定的抽样误差水平,那么更小的分层样本将达到这一目标。
分层抽样的具体程序是:把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性),从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样,样本相互独立。
总体各单位按主要标志加以分组,分组的标志与关心的总体特征相关。
例如,正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查,初步判别,在啤酒方面男性的知识与和女性不相同,那么性别应是划分层次的适当标志。
如果不以这种方式进行分层抽样,分层抽样就得不到什么效果,花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样法的样本数:各层样本数的确定方法有3种:
①分层定比。
即各层样本数与该层总体数的比值相等。
例如,样本大小n=50,总体N=500,则n/N=0.1 即为样本比例,每层均按这个比例确定该层样本数。
②奈曼法。
即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。
③非比例分配法。
当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时,为使该层的特征在样本中得到足够的反映,可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。
但这样做会增加推论的复杂性。
分成抽样法的具体步骤:在调查实践中,为提高分层样本的精确度实际上要
付出一些代价。
通常,现实正确的分层抽样一般有三个步骤:
首先,辩明突出的(重要的)人口统计特征和分类特征,这些特征与所研究的行为相关。
例如,研究某种产品的消费率时,按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。
为了把性别作为有意义的分层标志,调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。
用这种方式可识别出各种不同的显著特征。
调查表明,一般来说,识别出 6 个重要的显著特征后,再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
第二,确定在每个层次上总体的比例(如性别已被确定为一个显著的特征,那么总体中男性占多少比例,女性占多少比例呢?)。
利用这个比例,可计算出样本中每组(层)应调查的人数。
最后,调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。
分层抽样法的区别:多阶抽样与分层抽样的关系
多阶段抽样区别于分层抽样,其优点在于适用于抽样调查的面特别广,没有一个包括所有总体单位的抽样框,或总体范围太大,无法直接抽取样本等情况,可以相对节省调查费用。
其主要缺点是抽样时较为麻烦,而且从样本对总体的估计比较复杂。
将总体分为若干个一阶单元,如果在每一个一阶单元中,都随机抽取部分二阶单元,由这些二阶单元中的总体基本单元组成的样本,在抽样的方式上,就相当于分层抽样;如果在全部的一阶单元中,只抽取了部分一阶单元,并对抽中的一阶单元中的所有的基本单元都做全面调查,这就是整群抽样。
因此,分层抽样实际是第一阶抽样比为100%时的一种特殊的两阶抽样;而整群抽样实际上是第二阶抽样比为100%时的一种特殊的两阶抽样,故也称单级整群抽样。
多阶抽样与分层抽样的主要区别在于:
1、分层抽样是对总体中的每个一级样本群体进行全面入样,再对所有的样本进行抽查;而两阶抽样则把总体中所有的群体视为一阶单元,对这些一阶单元进行抽样,将抽出的样本再次进行抽样(两次都不是进行全面的调查),产生两级样本,最后综合估算出总的一级样本指标。
2、整群抽样是对总体中抽取的每个样本群体所包含的基本单元进行全面调
查;而两阶抽样则把总体中所有的群体视为一阶单元,对每一个被抽中的一阶单元所包含的二级单元(即基本单位),不是进行全面的调查,而是再进行一次抽样调查(也称抽子样本)。
即两阶抽样,产生两级样本,最后综合估算出总的一级样本指标。
至于在综合估算的方式方法上,两阶抽样与整群抽样也是极其相似的,只不过前者为就被抽一级单元的样本指标进行综合估算,后者为就被抽样群体单元的全体指标进行综合估算。
分层抽样法的应用:总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。
分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。
常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。
分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用,在同样样本容量的情况下,它比纯随机抽样的精度高,此外管理方便,费用少,效度高。
分层抽样是将总体按照一定标志分成若干层,分别从各层中抽检一定数量样本,最后汇总推算所需的总体估计量的一种统计抽样技术。
在变量抽样税务稽查中合理地运用分层抽样法,可以提高抽样的精确度,减少需要抽查的样本。
在运用分层抽样法时,需要对总体进行重新组织整理,计算工作复杂。
因此,只有当被查总体中大部分项目(的金额)分布均匀,少数项目属于高金额或低金额之类的异常项目时,运用分层抽样法才有意义。
运用分层抽样税务稽查方法时,各层样本抽查方法是相对独立的,可以是随机数表法,也可以是系统选样法。
分层抽样法研究的重点,一是如何计算总的样本规模和如何将样本在各层进行分配;二是如何将各层检查结果汇总推算总体估计量。
1.样本规模的确定及在各层间的分配
在分层抽样法中,样本规模仍然按照总体计算,然后再把它分配到各层。
分层抽样法中样本规模的确定,需要首先了解各层子总体容量及其标准差。
2.各层检查结果的汇总
决定了各层样本规模之后,税务稽查人员即可按照计划的抽样组织方式和税务稽查检查大纲开始实施抽样税务稽查。
经过对选取样本的检查计算,可以得到各层平均值(或平均差错额)和实际样本标准差等项资料,在此基础上,税务稽查人员需要将它们汇总,形成对总体的点估计和区间估计。