
【计】 cluster sampling
divide into groups
【机】 batching
sampling
【化】 sampling; taking of samples; thief
【医】 sampling
分组取样(Stratified Sampling)是一种统计学中的抽样方法,其核心是将研究总体按特定特征划分为互不重叠的“组”(或称为“层”),再从每个组内独立抽取样本。该方法对应的英文术语为"stratified sampling",强调通过分层控制提高样本的代表性。
该方法特别适用于存在明显异质性的总体,例如:
哈佛大学公共卫生学院指出,分组取样能有效降低抽样误差,尤其当层间差异显著时,其精度比简单随机抽样提高30%-50%。牛津大学出版社《统计学年鉴》的多项对比研究证实,该方法在保证置信度的同时可减少15%以上的样本量需求。
“分组取样”是统计学和研究方法中常用的抽样技术,其核心是通过科学分组提高样本代表性。以下是详细解释:
基本定义 分组取样(又称分层抽样)是将总体按特定标准划分为若干互不重叠的组(称为层),再从每个层中分别抽取样本的过程。这种方法能有效减少抽样误差,尤其适用于内部差异较大的总体。
实施步骤
该方法的数学表达式可表示为: $$ n_h = N_h times frac{n}{N} $$ 其中$n_h$为第h层样本量,$N_h$为第h层总体数量,n为总样本量,N为总体数量。
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