分层随机抽样英文解释翻译、分层随机抽样的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【经】 stratified random sampling

分词翻译：

分层的英语翻译：

【计】 delaminate; delamination; layering
【化】 demixing; lamination
【医】 delamination; demixing; layering; stratification
【经】 stratify

随机抽样的英语翻译：

【化】 random choice; random sampling; random selection
【经】 random sample

专业解析

分层随机抽样（Stratified Random Sampling）是一种统计学方法，指将总体按照特定属性划分为若干互不重叠的子群（称为“层”），再从每层中独立进行随机抽样。其核心目标是提高样本的代表性和精确性。例如，在研究全国学生视力时，可先按“地域”（如华北、华东）或“学校类型”（公立、私立）分层，再分别从各层抽取样本。

核心特点与步骤

分层依据：选择与研究目标高度相关的变量（如年龄、性别、教育水平）进行分层，需确保层内个体同质性高。
比例分配：常用方法包括等比例分配（每层样本量与层大小成比例）和最优分配（考虑层内方差调整样本量）。
独立抽样：每层内使用简单随机抽样法选取样本，保证抽样独立性。

优势与权威支持

降低抽样误差：通过层内同质化减少变异度，提升估计精度（美国统计学会指出该方法可减少20%-30%的误差）。
增强数据对比性：分层后便于跨子群分析，例如比较不同收入群体的消费行为差异（《统计研究方法》第6版，约翰·威利出版社）。

该方法广泛应用于人口普查、医学临床试验等领域，美国国家卫生研究院（NIH）建议在异质性强的总体中优先采用分层设计。

网络扩展解释

分层随机抽样（Stratified Random Sampling）是一种概率抽样方法，适用于总体内部存在明显异质子群体的情况。其核心思想是将总体划分为若干个互不重叠的“层”（子群体），再从每一层中独立进行随机抽样，最终合并成总样本。以下是详细解释：

核心步骤

分层
根据与研究主题相关的特征（如年龄、性别、地区等），将总体划分为多个同质性较高的子群体（层）。例如，研究全国消费水平时，可按省份或收入水平分层。
确定抽样方式
- 比例分层抽样：各层样本量按该层在总体中的比例分配。例如，某层占总体20%，则样本中该层占20%。
- 非比例分层抽样：根据研究需求调整各层样本量（如对关键层增加样本以提高精度）。
层内随机抽样
对每一层单独采用简单随机抽样或系统抽样等方法抽取样本。
合并样本
将各层抽取的样本汇总为总样本进行分析。

优势

提高准确性：通过分层控制变量差异，减少抽样误差，尤其当层间差异大时效果显著。
增强代表性：确保每个子群体均有足够样本，避免小群体被忽略。
灵活性：可根据研究目标调整各层抽样策略（如对重点层加大样本量）。

适用场景

总体存在明显类别差异（如城乡、教育水平）。
需对比不同子群体的特征（如比较不同年龄段用户的偏好）。
资源有限时，可优先保证关键层的样本量。

与简单随机抽样的区别

简单随机抽样直接从总体抽取样本，可能忽略小群体；
分层抽样通过先分类再抽样，确保各层均衡，结果更稳定。

注意事项

分层标准需与研究变量高度相关，否则可能无效。
分层过多会增加操作复杂度，需权衡精度与成本。

通过分层随机抽样，研究者能更高效、精准地捕捉总体特征，尤其在异质性明显的场景中优势显著。