随机抽样法英文解释翻译、随机抽样法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 random sampling

分词翻译：

随机抽样的英语翻译：

【化】 random choice; random sampling; random selection
【经】 random sample

法的英语翻译：

dharma; divisor; follow; law; standard
【医】 method
【经】 law

专业解析

随机抽样法（Random Sampling Method）是一种统计学中用于从总体中无偏选取样本的核心技术，其中每个个体被选中的概率均等。以下是基于汉英词典视角的详细解释及相关要点：

一、术语定义

中文：随机抽样法
英文：Random Sampling Method

指通过随机机制（如抽签、随机数生成器）从总体中抽取样本的方法，确保每个样本单位有相同的被选概率（Equal Probability of Selection）。

二、核心原理与类型

简单随机抽样（Simple Random Sampling）
最基础形式，直接为总体中每个个体分配编号，通过随机工具等概率抽取。适用于同质化高的总体（如学生成绩分析）。

公式表达：

$$ P_i = frac{1}{N} quad (forall i in text{总体}) $$ 其中 $P_i$ 为个体入选概率，$N$ 为总体容量。
分层随机抽样（Stratified Random Sampling）
将总体划分为若干子群体（层），每层独立执行简单随机抽样。例如人口调查按年龄分层，确保各年龄段均有代表样本。
系统随机抽样（Systematic Random Sampling）
按固定间隔（抽样间距 $k$）抽取样本，首个样本点随机确定。公式：

$$ k = frac{N}{n} $$ $N$为总体大小，$n$为样本量。

三、权威应用场景

医学研究：WHO在疫苗有效性试验中采用分层随机抽样，按地域和年龄分组以减少偏差。
社会调查：中国人口普查使用系统随机抽样法选取入户调查样本，保障数据代表性（国家统计局，2023）。
质量控制：ISO 2859-1标准规定批量检测需通过随机抽样确定检验单元。

四、学术参考文献

Cochran, W.G. (1977). Sampling Techniques. Wiley.
（经典教材，系统论述抽样理论）

Lohr, S.L. (2019). Sampling: Design and Analysis. CRC Press.
（涵盖现代抽样模型与案例）

国家标准：GB/T 3358.1-2009《统计学词汇及符号第1部分：一般统计术语》
（定义随机抽样的规范性表述）

来源说明：

理论定义参考统计学教材（Cochran, 1977）
应用案例引自世界卫生组织（WHO）技术文件及中国国家统计局公报
标准规范依据ISO及中国国家标准（GB/T）

网络扩展解释

随机抽样法是统计学中一种基础且重要的数据收集方法，其核心是通过随机性原则从总体中选取样本，确保每个个体或元素被选中的概率均等（或符合特定概率分布），从而减少人为偏差、提高样本代表性。以下是详细解释：

一、核心原则

随机抽样法的核心是“机会均等”，即总体中每个成员都有已知且非零的概率被选中。这种随机性避免了研究者主观选择样本带来的偏差，使样本能更客观地反映总体特征。

二、常见类型及特点

简单随机抽样
- 方法：直接从总体中完全随机抽取样本（如抽签、随机数生成器）。
- 适用场景：总体较小且内部差异不大时。例如，从100名学生中随机抽取10人进行问卷调查。
- 优点：操作简单、理论严谨。
- 局限：总体较大时成本高，且可能遗漏某些子群体。
分层抽样
- 方法：将总体按特定特征（如年龄、性别）分为若干“层”，再从每层中按比例或等量随机抽取样本。
- 适用场景：总体存在明显异质子群时。例如，研究某疾病发病率时，按不同年龄段分层抽样。
- 优点：提高子群体的代表性，减少抽样误差。
系统抽样
- 方法：确定抽样间隔（如每隔10人抽取1人），随机选择起始点后按固定间隔抽取样本。
- 适用场景：总体无明显周期性规律时。例如，从生产线中每隔50件产品抽取1件检测。
- 注意：若总体存在周期性变化（如流水线班次），可能导致偏差。
整群抽样
- 方法：将总体划分为若干“群”（如班级、社区），随机抽取部分群并对群内所有个体调查。
- 适用场景：总体分布广泛或调查成本高时。例如，调查某省小学生视力情况时，随机抽取几个学校进行全员检测。
- 优点：节省成本；缺点：群内同质性强时误差较大。

三、重要性

减少偏差：避免主观选择或便利性抽样（如只调查容易接触的人群）导致的结论偏差。
统计推断基础：只有随机样本才能应用概率论进行参数估计（如置信区间）和假设检验。
结果可推广性：确保研究结论能合理推广到总体。

四、应用领域

社会科学：如人口普查、民意调查。
医学研究：如药物试验中随机分配受试者。
质量控制：如工业生产中随机抽检产品。

五、注意事项

确保严格随机：需借助工具（如随机数表）而非“随意”选择。
样本量适中：过小可能导致误差大，过大则成本高。
结合其他方法：如分层抽样与整群抽样结合，以平衡成本与精度。

通过上述方法，研究者能以较低成本高效获取反映总体特征的样本，为科学决策提供可靠依据。