比例抽样英文解释翻译、比例抽样的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 proportional sampling

分词翻译：

比例的英语翻译：

proportion; proportionment; scale
【计】 R
【医】 proportion; ratio
【经】 percentage; ratio; scale

抽样的英语翻译：

sample
【计】 sampling
【化】 samples drawn
【医】 sampling
【经】 sample; sampling; specimen

专业解析

比例抽样（Proportional Sampling）是一种统计学抽样方法，指在分层抽样中，根据总体中各层（子群体）所占的比例，按相同比例从各层中抽取样本。其核心目标是使样本中各子群体的比例与它们在总体中的比例保持一致，从而提升样本对总体的代表性。

核心定义与特征：

分层基础
将总体划分为互斥且完备的子群体（如不同年龄段、地区），称为“层”（Strata）。

比例分配
样本量按各层在总体中的占比分配。例如：若某层占总体30%，则样本中该层占比也应为30% 。

统计代表性
通过比例控制，确保样本结构与总体结构一致，减少抽样偏差。

汉英对照释义：

中文术语：比例抽样（又称“比例分层抽样”）
英文对应：
- Proportional Sampling
- Proportionate Stratified Sampling
- Representative Sampling（广义代称）

应用场景与优势：

适用领域：社会调查（如人口普查）、市场研究（用户分层分析）、质量控制等。
核心优势：
- 提升小规模子群体的样本覆盖率；
- 避免大群体过度代表或小群体样本不足。

权威参考来源：

《统计学大辞典》（中国统计出版社）
定义分层抽样中比例分配的原则与数学基础。

OECD《抽样调查指南》
强调比例抽样在政府统计中的可靠性（链接示例：oecd.org/sampling-guide）。

《抽样技术》（科克伦著）
经典教材详细论证比例抽样的设计及方差计算。

注：因搜索结果未提供直接引用链接，本文依据统计学经典著作及通用学术定义撰写，符合原则。实际引用时建议查阅权威出版物或机构指南（如国家统计局、ISO标准）。

网络扩展解释

比例抽样（Proportional Sampling）是统计学中常用的一种分层抽样方法，其核心在于根据总体中不同子群（层）的比例来分配样本量，使样本结构与总体结构保持一致。以下从定义、步骤、应用场景和优缺点进行详细解释：

1. 定义

比例抽样是分层抽样（Stratified Sampling）的一种形式。在分层抽样中，总体被划分为互斥且全覆盖的子群（称为“层”），每个层内的个体具有相似特征。比例抽样则进一步要求每个层抽取的样本量与该层在总体中的占比相同。例如，若总体中男性占60%、女性占40%，则样本中也按6:4的比例抽取男女。

2. 实施步骤

分层：根据研究对象的特征（如年龄、性别、地区等）将总体划分为若干层。
计算比例：确定每个层在总体中的占比（如通过人口普查数据或历史数据）。
分配样本量：按各层比例分配总样本量。例如总样本量为1000，某层占比30%，则该层抽取300个样本。
随机抽样：在每层内通过简单随机抽样（或系统抽样）选取指定数量的样本。

3. 应用场景

市场调研：研究不同收入群体的消费习惯时，按收入分层并保持样本比例。
社会调查：分析不同年龄段对政策的看法，确保样本年龄分布与人口结构一致。
质量控制：在生产线上按产品批次的比例抽取检测样本。

4. 优缺点

优点：

代表性高：样本结构与总体一致，减少抽样偏差。
估计精度高：相比简单随机抽样，分层后的方差更小，结果更可靠。
操作灵活：可针对不同层设计不同的调查方法。

缺点：

依赖准确的分层数据：若总体分层比例不准确，样本代表性会下降。
成本较高：分层和按比例抽样的过程需要更多前期准备工作。

5. 与其他抽样方法的区别

与定额抽样（Quota Sampling）：两者都按比例分配样本，但定额抽样是非概率抽样（样本非随机选取），而比例抽样属于概率抽样。
与最优分配抽样：最优分配会考虑层内方差和成本调整样本量，而比例抽样仅按比例分配。

通过比例抽样，研究者能够以较低成本获得更准确的推断结果，尤其适用于异质性较强的总体。实际应用中需确保分层标准的科学性和数据的准确性。