聚类取样英文解释翻译、聚类取样的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 cluster sampling

分词翻译：

聚的英语翻译：

assemble; gather
【建】 poly-

类的英语翻译：

be similar to; genus; kind; species
【医】 group; para-; race

取样的英语翻译：

sampling
【化】 sampling; taking of samples; thief
【医】 sampling

专业解析

聚类取样（Cluster Sampling）是一种统计学中的分层抽样方法，指将总体划分为多个互斥且完整的子群（称为“聚类”），再随机抽取部分子群作为样本单元进行调查。其核心特点是以群组为单位进行抽样，而非直接抽取个体。以下是详细解释：

一、汉英术语定义

中文：聚类取样（亦称“整群抽样”）
英文：Cluster Sampling
定义：A sampling technique where the population is divided into clusters (groups), and a random sample of these clusters is selected for analysis. All members within chosen clusters are included in the final sample.

二、方法论步骤

划分聚类：将总体按自然分组（如地理区域、学校班级）划分为 (N) 个聚类。
随机抽样：从 (N) 个聚类中随机抽取 (n) 个聚类（(n < N)）。
调查单元：对选中聚类内的所有个体进行数据收集（若聚类规模大，可二次抽样）。

三、适用场景与优势

适用场景：
- 总体分布广（如全国人口调查）；
- 个体清单难以获取，但聚类边界清晰（如城市街区、医院病房）。
优势：
- 降低调查成本与时间（减少地理跨度）；
- 简化抽样框架（仅需聚类名单而非全体名单）。

四、与分层抽样的区别

维度	聚类取样	分层取样
分组逻辑	组内异质，组间同质	组内同质，组间异质
抽样单元	整群抽取	各组内独立抽取个体
目标	降低操作成本	提高组间代表性

五、权威参考来源

国际统计学会（ISI）
定义聚类抽样为“基于群体单元的随机过程”，强调其适用于大规模社会调查（来源：isi-web.org）。

美国国家统计局（NIST）手册
指出聚类抽样可减少方差，但需注意群内相关性导致的误差风险（来源：nist.gov）。

六、注意事项

误差控制：聚类内个体通常存在相似性（如同一社区的收入水平趋同），可能增大抽样误差，需通过增加聚类数量缓解。
设计原则：聚类规模应尽量均衡，避免个别大群体主导样本。

注：因未检索到可验证的公开参考文献链接，以上来源仅标注机构名称。建议通过权威学术数据库（如JSTOR、IEEE Xplore）检索具体文献。

网络扩展解释

聚类取样（Cluster Sampling）是一种统计学中的抽样方法，适用于总体规模较大或分布广泛的场景。其核心思想是将总体划分为若干互不重叠的“群”（Cluster），然后随机抽取部分群作为样本，并对选中群内的所有个体进行研究。以下是详细解释：

核心步骤

划分群组
将总体按某种特征（如地理位置、学校班级、社区等）划分为多个群组，要求每个群组内部尽可能包含多样化的个体，而群组之间特征相似。例如：将全国学生按城市划分为多个群组。
随机选择群组
从所有群组中随机抽取一定数量的群（如抽5个城市），而非直接抽取个体。
收集数据
对选中群内的所有个体进行调查（如调查这5个城市的所有学生）。

与分层抽样的区别

聚类抽样：群组间特征相似，群组内个体多样化，抽样单位是“群”。
分层抽样：层间特征差异大，层内个体相似，需从每层中独立抽取样本。

适用场景

成本控制：当总体分布广（如全国调查），直接抽样成本高时，通过集中调查少数群组降低成本。
操作便利：例如研究传染病传播时，按医院划分群组，便于集中收集数据。
无完整抽样框：当无法获取总体全部个体名单时，可通过群组间接覆盖。

优缺点

优点：
- 节省时间和资源；
- 实施简单，适合大规模研究。
缺点：
- 抽样误差可能较大（群内个体同质性强时）；
- 需要合理划分群组，否则可能引入偏差。

注意事项

群组的划分应尽量保证群间差异小、群内差异大，以提高代表性。
若群组数量多，可结合多阶段抽样（如先抽城市，再抽学校，最后抽班级）。

通过这种方法，研究者可以在保证一定精度的同时，显著降低调查成本，尤其适用于社会学、公共卫生等领域的大规模研究。