random sampling是什么意思，random sampling的意思翻译、用法、同义词、例句

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随机抽样（Random Sampling） 是一种统计学中用于从总体（Population）中选取样本（Sample）的基本方法。其核心特征在于：总体中的每个个体（或元素）被抽中作为样本的概率是已知且相等的（在简单随机抽样中），或至少是可计算的。这种方法旨在通过公平、无偏的选取过程，确保所抽取的样本能够最大限度地代表总体特征，从而基于样本信息对总体进行有效的推断（如估计总体参数、检验假设等）。

核心要点：

1. 随机性（Randomness）：这是随机抽样的根本原则。样本的选取必须严格遵循随机机制，避免任何形式的人为主观选择或系统性偏差。常见的随机化方法包括使用随机数表、计算机生成的随机数或抽签等。
2. 等概率性（Equal Probability）：在简单随机抽样（Simple Random Sampling, SRS） 这种最基本的形式中，总体中的每一个个体都有完全相同的机会被抽中。这是实现样本无偏代表总体的关键基础。
3. 目的与价值：随机抽样的主要目的是通过研究相对较小、易于操作的样本，来获得关于更大、通常难以全面研究的总体特征的可靠信息。它使得统计推断（如计算置信区间、进行假设检验）在概率论框架下具有坚实的理论基础。
4. 与其他抽样方法的区别：随机抽样（特指简单随机抽样）是其他更复杂抽样方法（如分层抽样、整群抽样、系统抽样）的基础。这些方法可能在操作上更高效或针对特定总体结构更有效，但其设计原理仍需遵循随机选择的原则，以保证推断的有效性。

应用场景： 随机抽样广泛应用于社会科学调查（如民意测验）、市场研究、质量控制、医学研究（如临床试验受试者分组）、环境监测以及任何需要通过部分数据了解整体情况的领域。例如，国家统计局进行人口普查后的抽样调查、药厂测试新药的有效性和安全性等，都需要依赖随机抽样来确保结果的科学性和普遍性。

权威参考来源：

1. 美国人口普查局（U.S. Census Bureau） - 抽样方法解释：该政府机构在其官方指南中详细阐述了简单随机抽样作为基础抽样方法的原理和应用，特别是在大型社会调查中的基础地位。 https://www.census.gov/topics/research/guidance/sampling.html
2. 美国国家标准与技术研究院（NIST） - 工程统计手册（Handbook of Engineering Statistics）：NIST的权威手册在介绍基础统计概念时，明确将随机抽样定义为“每个样本单位有已知非零概率被抽中”的方法，并强调了其在统计推断中的核心作用。 https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/
3. Khan Academy - 统计学与概率课程：可汗学院在其广受欢迎的免费教育课程中，清晰区分了简单随机抽样与其他抽样方法（如分层抽样、整群抽样），并解释了随机性原则在各种抽样设计中的普遍重要性。 https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability

网络扩展资料

“随机抽样”（random sampling）是统计学中的核心概念，指从总体中按照随机原则选取样本的过程，确保每个个体或元素有均等且独立的机会被选中。其核心目的是通过无偏的样本反映总体特征，减少人为或系统性偏差。以下是详细解释：

1. 核心特点

• 等概率性：总体中每个成员被选中的概率相同。
• 独立性：一个成员的选中不影响其他成员的选中概率。
• 无偏性：避免主观选择或特定模式，保证样本的代表性。

2. 常见类型

• 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：
  直接通过随机数生成器或抽签方式选择样本，例如从1000人中随机抽取100人。

• 分层抽样（Stratified Sampling）：
  将总体按特征（如年龄、性别）分为若干层，每层独立随机抽样，确保各子群体均有代表。

• 系统抽样（Systematic Sampling）：
  按固定间隔（如每10个选1个）从有序列表中抽取样本，需注意起始点的随机性。

• 整群抽样（Cluster Sampling）：
  将总体划分为多个“群组”（如学校、社区），随机选择部分群组并调查其全部成员。

3. 应用场景

• 科学研究：如医学试验中随机分配受试者到对照组和实验组。
• 市场调查：通过随机抽样预测消费者偏好。
• 质量控制：工厂从生产批次中随机抽检产品。

4. 重要性

• 减少偏差：避免人为选择导致的误差。
• 统计推断基础：样本结果可推广到总体（如计算置信区间）。
• 可重复性：其他研究者可通过相同方法验证结论。

5. 注意事项

• 样本量：需足够大以反映总体特征。
• 抽样框架：需明确总体的定义和范围（如“18岁以上中国公民”）。
• 非响应偏差：若部分被选者拒绝参与，可能影响结果。

若需进一步了解具体方法或数学公式（如抽样分布计算），可提供补充说明。

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