代表抽样英文解释翻译、代表抽样的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 representative sample

分词翻译：

代表的英语翻译：

delegate; deputation; deputy; represent; commissary; representation
representative
【经】 on behalf of; panel; rep

抽样的英语翻译：

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

专业解析

代表抽样（Representative Sampling）是统计学中的核心概念，指通过科学方法从总体（Population）中选取一个样本（Sample），使该样本的关键特征（如年龄、性别、分布、比例等）能够最大限度地反映或代表整个总体的特征。其核心目标是确保基于样本得出的研究结论或统计推断能够有效、无偏地推广（Generalize）到总体。

核心内涵与目标

反映总体特征：代表抽样的样本不是随机或任意选取的，而是需要精心设计，使得样本在研究者关注的重要属性上与总体结构相似。例如，研究全国消费者行为时，样本应在地域、收入、年龄层等维度上接近全国人口的实际构成。
减少抽样偏差：通过采用分层抽样（Stratified Sampling）、整群抽样（Cluster Sampling）等概率抽样方法，系统性地覆盖总体的不同子群体，避免因便利抽样或自愿抽样导致的系统性偏差（Bias），确保样本的代表性。
统计推断的基础：代表性样本是进行有效统计推断（Statistical Inference）的前提。只有当样本能代表总体时，用样本均值估计总体均值、用样本比例估计总体比例等推断才具有可靠性和有效性。

实现方法的关键

概率抽样原则：确保总体中每个个体都有已知且非零的概率被抽中，这是保证样本代表性的基础方法。
分层抽样：将总体划分为同质的子群体（层），然后在各层内独立抽样。这能保证每个重要子群体在样本中都有体现，尤其当总体内部差异大时。
样本量充足：足够的样本量是减少随机误差、提高估计精度的必要条件，但样本量本身不能替代科学的抽样设计来保证代表性。

重要性

代表抽样是社会科学研究、市场调研、民意测验、医学研究等领域的基石。一个不具有代表性的样本会导致“抽样误差”之外的“抽样偏差”，使得研究结论无效甚至误导，例如仅通过网络问卷可能遗漏不上网人群的观点。

权威参考来源：

Statistics Canada. (2023). Sampling Methods. https://www.statcan.gc.ca/en/wtc/sampling-methods (政府统计机构标准)
Lumley, T. (2010). Complex Surveys: A Guide to Analysis Using R. Wiley. (学术专著，阐述复杂抽样设计)
U.S. Bureau of Labor Statistics. (2022). Handbook of Methods: Sampling. https://www.bls.gov/opub/hom/sampling/home.htm (官方统计方法指南)
Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). Wiley. (经典统计学教材)
Pew Research Center. (2023). Methods 101: Random Sampling. https://www.pewresearch.org/methods/u/random-sampling/ (知名研究机构方法论说明)

网络扩展解释

“代表抽样”是统计学中的概念，指通过科学方法从总体中选取具有代表性的样本，使样本的关键特征（如年龄、性别、分布等）与总体高度一致，从而通过样本推断总体情况。以下是详细解释：

核心特点

特征匹配性
样本需包含总体中所有重要特征的分布，例如人口抽样需覆盖不同年龄层、职业、地区等。
减少偏差
通过随机抽样（如简单随机抽样、分层抽样）避免人为选择偏差，确保每个个体有均等被选中的机会。
可推广性
代表性样本的结论可推广到原总体，例如通过1000人的消费习惯调查推断全国趋势。

常用方法

分层抽样：将总体按特征分层（如收入水平），每层按比例抽取样本。
系统抽样：按固定间隔（如每50人选1人）从名单中抽取。
整群抽样：随机选择自然群体（如学校班级）作为样本单位。

注意事项

样本量充足：样本过小可能导致代表性不足。
避免选择性偏差：如仅通过线上问卷抽样，可能遗漏不用网络的人群。
动态调整：若总体特征变化（如人口迁移），需更新抽样框架。

若需具体案例或更专业的统计公式（如样本量计算公式），可进一步说明。