
【计】 multistage sampling
【计】 many stages; multiclass; multistep
sample
【计】 sampling
【化】 samples drawn
【医】 sampling
【经】 sample; sampling; specimen
多级抽样(Multistage Sampling)是一种分层、分阶段进行的概率抽样方法,适用于大规模或地理分布广泛的总体调查。其核心思想是将抽样过程分为多个层级(阶段),在每个阶段从上一级抽取的单元中进一步抽样,直至获得最终样本单元。以下是详细解释:
多级抽样 (Multistage Sampling)
指通过两个或更多连续阶段抽取样本的过程。例如:第一阶段从全国抽取省份(初级抽样单元,PSU),第二阶段从选中的省份中抽取城市,第三阶段从城市中抽取家庭户。
初级抽样单元 (Primary Sampling Unit, PSU)
第一阶段被抽取的较大群体单元(如省、学校)。
终极抽样单元 (Ultimate Sampling Unit)
最终被调查的最小单元(如个人、家庭)。
划分抽样层级
根据总体结构划分层级(如:省→市→区→街道→住户)。
逐阶段抽样
权重计算
因不同层级抽样概率差异,需通过权重调整保证结果无偏性。
全国性调查(如人口普查、健康统计)
因无法直接遍历所有个体,需通过多级缩小范围。
来源:李金昌《抽样调查理论与方法》第5章
教育质量评估
第一阶段抽学校,第二阶段抽班级,第三阶段抽学生。
来源:Lohr, S. L. (2019). Sampling: Design and Analysis, 3rd ed.
优势 | 局限 |
---|---|
降低大规模调查成本 | 抽样误差可能逐级累积 |
简化抽样框构建难度 | 设计复杂度高 |
灵活适应层级化管理结构 | 需精确计算各阶段概率 |
来源:联合国统计局《抽样设计手册》
通过分阶段渐进抽样,该方法在保证概率随机性的同时,显著提升了大规模调查的可操作性。实际应用需严格设计各阶段抽样框并校准权重,避免偏差放大。
多级抽样(又称多阶段抽样)是一种分步骤、分层次抽取样本的统计方法,适用于总体规模大、分布范围广的研究场景。其核心思想是通过多个阶段的抽样逐步缩小范围,最终确定具体样本。以下是详细解释:
初级抽样单元(PSU)
将总体划分为若干大单元(如省份、城市),随机抽取部分大单元作为第一阶段样本。
次级抽样单元(SSU)
在已选中的大单元内进一步划分更小的单元(如区县、街道),再次随机抽取。
逐级细化
重复上述过程,直至抽取到最终的研究对象(如家庭、个人)。例如:
全国健康调查:省 → 市 → 区 → 社区 → 住户。
优点 | 缺点 |
---|---|
节省时间和成本 | 抽样误差可能逐级累积 |
便于组织和管理 | 需要多层级抽样框 |
可结合其他抽样方法使用 | 数据分析复杂度较高 |
假设需调查中国中学生阅读习惯:
这种方法避免了全国范围内直接抽样的高成本,同时保证了样本的地域代表性。实际应用中,常与分层抽样结合(如按经济水平对省份分层),进一步提升精度。
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