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

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例句

專業解析

簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling）是統計學中最基礎的抽樣方法，其核心特征是确保研究總體中的每個個體或元素都有完全相等且獨立的概率被選中。這種方法通過消除人為選擇偏差，保證了樣本的代表性和研究結果的客觀性（來源：美國國家衛生研究院《統計學基礎指南》）。

核心特點與原理

1. 等概率性：若總體包含$N$個元素，每個元素被抽取的概率為$frac{1}{N}$。例如從1000名學生中抽取100人時，每位學生的初始入選概率為10%（來源：加州大學洛杉矶分校統計系公開課材料）。
2. 獨立性：抽樣過程中，已抽取的個體不會影響後續個體的選擇概率，這一特性常通過“有放回抽樣”實現。實際應用中，當總體規模較大時（如超過10000），無放回抽樣的誤差可忽略不計（來源：《統計學：理論與應用》第5版）。

實施步驟

• 定義總體：明确研究對象的範圍（如某市18歲以上居民）
• 編制抽樣框：獲取包含所有個體的完整列表
• 生成隨機數：使用計算機軟件（如R語言、SPSS）或隨機數表分配唯一标識
• 抽取樣本：根據預定的樣本量，選取對應數量的隨機編碼個體。

優勢與局限

該方法在民意調查、醫學臨床試驗中廣泛應用，例如世界衛生組織在疫苗有效性研究中采用此方法保證受試者分組無偏（來源：WHO研究設計标準手冊）。但需注意，當總體存在隱性分層特征時（如不同年齡段疾病發病率差異），可能需要結合分層抽樣提升精度。

網絡擴展資料

簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling）是統計學中最基礎的抽樣方法，其核心特點是總體中每個個體被選中的概率完全相等，且所有可能的樣本組合被抽取的機會均等。以下是詳細解釋：

定義與核心原則

• 定義：從包含$N$個單位的總體中，無偏地抽取$n$個樣本（$n leq N$），每個個體被選中的概率為$frac{n}{N}$，且每個樣本組合出現的概率相同。
• 核心原則：通過完全隨機性消除人為偏差，确保樣本對總體的代表性。

實施步驟

1. 明确總體範圍：确定研究對象的全體（如某校所有學生）。
2. 分配唯一标識：為每個個體編號（如1到1000）。
3. 隨機選擇樣本：通過隨機數生成器、抽籤或統計軟件（如Excel的RAND()函數）抽取指定數量的樣本。

優點

• 無偏性：避免主觀選擇導緻的誤差。
• 統計推斷簡單：數據可直接用于計算均值、方差等統計量。
• 理論支持完善：適合假設檢驗、置信區間等經典分析方法。

缺點

• 成本高：需完整總體清單，大規模調查時操作困難。
• 可能遺漏子群體：若總體存在異質性（如不同性别、年齡組），小樣本可能無法覆蓋所有特征。
• 效率較低：相比分層抽樣等方法，可能需要更大樣本量才能達到相同精度。

應用場景

• 學術研究：如心理學實驗隨機分配受試者。
• 質量控制：工廠從一批産品中隨機抽檢。
• 民意調查：電話號碼隨機抽取受訪者。

示例：從1000名學生中抽取100人進行健康調查，用隨機數表選中編號為5、12、38……的個體，确保每名學生有10%的入選概率。

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