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

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专业解析

简单随机抽样（Simple Random Sampling）是统计学中最基础的抽样方法，其核心特征是确保研究总体中的每个个体或元素都有完全相等且独立的概率被选中。这种方法通过消除人为选择偏差，保证了样本的代表性和研究结果的客观性（来源：美国国家卫生研究院《统计学基础指南》）。

核心特点与原理

1. 等概率性：若总体包含$N$个元素，每个元素被抽取的概率为$frac{1}{N}$。例如从1000名学生中抽取100人时，每位学生的初始入选概率为10%（来源：加州大学洛杉矶分校统计系公开课材料）。
2. 独立性：抽样过程中，已抽取的个体不会影响后续个体的选择概率，这一特性常通过“有放回抽样”实现。实际应用中，当总体规模较大时（如超过10000），无放回抽样的误差可忽略不计（来源：《统计学：理论与应用》第5版）。

实施步骤

• 定义总体：明确研究对象的范围（如某市18岁以上居民）
• 编制抽样框：获取包含所有个体的完整列表
• 生成随机数：使用计算机软件（如R语言、SPSS）或随机数表分配唯一标识
• 抽取样本：根据预定的样本量，选取对应数量的随机编码个体。

优势与局限

该方法在民意调查、医学临床试验中广泛应用，例如世界卫生组织在疫苗有效性研究中采用此方法保证受试者分组无偏（来源：WHO研究设计标准手册）。但需注意，当总体存在隐性分层特征时（如不同年龄段疾病发病率差异），可能需要结合分层抽样提升精度。

网络扩展资料

简单随机抽样（Simple Random Sampling）是统计学中最基础的抽样方法，其核心特点是总体中每个个体被选中的概率完全相等，且所有可能的样本组合被抽取的机会均等。以下是详细解释：

定义与核心原则

• 定义：从包含$N$个单位的总体中，无偏地抽取$n$个样本（$n leq N$），每个个体被选中的概率为$frac{n}{N}$，且每个样本组合出现的概率相同。
• 核心原则：通过完全随机性消除人为偏差，确保样本对总体的代表性。

实施步骤

1. 明确总体范围：确定研究对象的全体（如某校所有学生）。
2. 分配唯一标识：为每个个体编号（如1到1000）。
3. 随机选择样本：通过随机数生成器、抽签或统计软件（如Excel的RAND()函数）抽取指定数量的样本。

优点

• 无偏性：避免主观选择导致的误差。
• 统计推断简单：数据可直接用于计算均值、方差等统计量。
• 理论支持完善：适合假设检验、置信区间等经典分析方法。

缺点

• 成本高：需完整总体清单，大规模调查时操作困难。
• 可能遗漏子群体：若总体存在异质性（如不同性别、年龄组），小样本可能无法覆盖所有特征。
• 效率较低：相比分层抽样等方法，可能需要更大样本量才能达到相同精度。

应用场景

• 学术研究：如心理学实验随机分配受试者。
• 质量控制：工厂从一批产品中随机抽检。
• 民意调查：电话号码随机抽取受访者。

示例：从1000名学生中抽取100人进行健康调查，用随机数表选中编号为5、12、38……的个体，确保每名学生有10%的入选概率。

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