扩大抽样在统计学中通常指通过调整抽样方法或范围以提高研究代表性的技术手段。其核心概念可拆解为以下三点：
方法延展性
从基础随机抽样发展为分层抽样、整群抽样等复合方法。例如中国国家统计局在《统计调查实务手册》中强调，该方法能有效覆盖特殊群体，提升数据维度完整性。
误差控制机制
通过样本容量公式实现精度调控： $$ n = frac{Nzp(1-p)}{e(N-1)+zp(1-p)} $$ 其中N为总体数量，e为允许误差范围。该公式引自中国人民大学出版社《现代抽样技术》第三章。
应用场景适配
国家标准化管理委员会GB/T 3358.1-2022标准指出，该方法特别适用于异质性较强的总体研究，如跨区域经济调查或多民族人口研究，通过增加次级抽样单元提升推断准确性。
“扩大抽样”并不是统计学中的标准术语，但根据“抽样”的基础定义和常见应用场景，可以推测该词可能指向以下两种解释方向：
增加样本量
在原有抽样基础上扩大样本数量，以提高结果的准确性。例如：当初步抽样结果存在较大误差或需要更高精度时，通过增加样本量来缩小置信区间。
分层抽样的调整
若总体中存在重要但占比较小的子群体（如特定年龄段、地区），可能扩大该子群体的抽样比例，确保其在样本中的代表性。
多阶段抽样扩展
在复杂调查中，可能分多个阶段进行抽样（如先抽城市，再抽社区）。扩大抽样可能指增加抽样阶段或覆盖的地理范围。
动态抽样调整
例如在质量控制中，若检测到某批次产品异常率升高，可能扩大抽样范围以全面排查问题。
如需更专业的解释，建议提供具体语境或参考权威统计教材。
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