cluster sampling是什麼意思，cluster sampling的意思翻譯、用法、同義詞、例句

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專業解析

聚類抽樣（Cluster Sampling）是統計學中一種概率抽樣方法，其核心是将總體劃分為多個互不重疊的“群組”（cluster），然後隨機選擇部分群組作為樣本，并對選中群組内的所有個體進行全面調查。該方法適用于總體分布範圍廣或難以獲取完整抽樣框的場景。

方法與特點

1. 群組劃分原則

   群組通常基于地理區域、行政單位或自然分組（如學校班級）劃分，要求群組内部具備異質性，群組之間保持同質性。例如，在全國人口調查中，可将每個城市視為一個群組。

2. 兩階段實施

• 第一階段：隨機抽取群組（如抽選5個城市）；
• 第二階段：調查選中群組内的所有個體（如調查5個城市的所有居民）。

3. 效率與成本優勢

   相比簡單隨機抽樣，聚類抽樣能減少調查時間和費用，尤其在總體分散時效果顯著。但若群組内部差異小，可能導緻抽樣誤差增加。

權威參考

• 美國國家衛生統計中心（NCHS）在健康調查中采用聚類抽樣獲取區域健康數據，詳見其方法手冊（鍊接）；
• 聯合國統計司在發展中國家普查指南中推薦該方法（鍊接）。

網絡擴展資料

cluster sampling（整群抽樣）是一種統計學中的抽樣方法，適用于研究總體分布廣泛或數據收集成本較高的情況。其核心步驟如下：

1.定義與步驟

• 劃分群體：将總體劃分為多個互不重疊的“群”（cluster），每個群應盡量反映總體的多樣性（如按地理位置、學校、社區劃分）。
• 隨機選群：隨機抽取部分群作為樣本，而非直接抽取個體。
• 調查全群：對選中群内的所有個體進行研究。

2.應用場景

• 成本與效率：當總體分布分散時，整群抽樣可減少調查員的時間和費用（例如：調查全國學生健康狀況時，隨機選幾所學校而非全國所有學生）。
• 操作簡便性：無需完整的個體名單，隻需群的劃分依據（如城市中的街區）。

3.優缺點

• 優點：
  • 成本低：集中調查特定區域或群體。
  • 實施簡單：適合大規模研究。
• 缺點：
  • 潛在偏差：若群内個體同質性強（如某學校學生均來自高收入家庭），可能導緻抽樣誤差增加。
  • 精度較低：相比簡單隨機抽樣或分層抽樣，統計效率可能更低。

4.與其他方法的對比

• 分層抽樣：強調層内同質、層間異質，需從每層抽取樣本；整群抽樣則依賴群的異質性。
• 兩階段整群抽樣：先抽群，再從群中二次抽樣，平衡成本與精度。

示例

研究某城市家庭消費習慣時，可将每個住宅小區視為一個群，隨機抽取5個小區，調查這些小區内的所有家庭。這種方法避免了逐戶訪問的耗時，但需注意小區間的差異是否足夠小。

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