
【经】 cluster selection techique
collectivity
【经】 group; mass
sampling
art; science; skill; technique; technology
【计】 switching technique; techno
【医】 technic; technique
【经】 technique; technology
集体选样技术(Cluster Sampling Technique)是统计学中一种分层抽样方法,指将总体划分为若干自然形成的群体单元(cluster),通过随机选择部分群体单元进行全样本调查的数据采集方式。该方法由统计学家William G. Cochrane在1953年出版的《Sampling Techniques》中系统阐述,现已成为美国统计协会(ASA)推荐的大规模社会调查标准方法之一。
核心特征包含三方面:
在质量控制领域,美国国家标准与技术研究院(NIST)的《抽样检验指南》指出,该方法需注意群体内同质化可能导致的抽样偏差,建议配合分层技术使用。世界卫生组织(WHO)在2020年全球健康调查中即采用改良版集体选样技术,通过增加初选群体数量来提升数据代表性。
“集体选样技术”对应的英文为cluster selection technique,属于经济或统计学领域的术语。其核心含义可拆解为:
集体(Cluster)
指将研究对象按特定标准(如地域、类别等)划分为多个群组(cluster),例如将全国市场按省份划分为多个区域群组。
选样(Selection)
指从划分好的群组中随机抽取部分群组作为样本,而非逐个选择个体。例如随机抽取3个省份,对其中所有个体进行全面调查。
技术(Technique)
强调这是一种系统化的方法,常用于降低大规模调查的成本和时间,尤其适用于总体分布广泛且内部差异较小的场景。
应用场景举例:
由于当前可参考的权威资料有限(仅1个低权威性来源),建议通过专业统计学文献或经济学术语库进一步验证该术语的具体定义与适用范围。
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