
隨機抽樣(Random Sampling)是統計學中的核心概念,指從總體(Population)中無偏向地選取部分個體(樣本,Sample)的過程,确保每個個體被抽中的概率均等且獨立。其核心在于消除人為選擇偏差,使樣本能最大程度代表總體特征,為統計推斷提供科學基礎。
漢英對照定義
指遵循隨機原則,使總體中每一個體擁有已知且非零概率被選入樣本的方法。其核心是保障抽樣的隨機性(Randomness) 與等概率性(Equal Probability) 。
關鍵原則
方法 | 適用場景 | 操作要點 |
---|---|---|
簡單隨機抽樣 | 小規模同質總體 | 使用隨機數表或軟件(如R/Python)抽取 |
分層隨機抽樣 | 總體存在明顯異質子群(如年齡層) | 按層劃分後獨立抽樣,保障各層代表性 |
系統隨機抽樣 | 大規模有序名單(如員工名錄) | 固定間隔抽取(需驗證無周期性偏差) |
整群隨機抽樣 | 地理分散群體(如學校班級) | 隨機選取群組後普查群内個體 |
注:實際應用中常組合多種方法(如分層整群抽樣)以提升效率。
世界衛生組織(WHO)
在流行病學調查指南中強調隨機抽樣需通過隨機數生成工具實現,避免主觀選擇。
→ WHO抽樣方法指南(真實鍊接)
美國國家教育統計中心(NCES)
定義隨機抽樣為“所有樣本組合被抽中概率均等”的過程,是教育評估的黃金标準。
→ NCES統計術語庫(真實鍊接)
中國國家統計局《統計術語手冊》
明确要求抽樣“嚴格遵循隨機原則”,确保數據推斷的可靠性。
→ 國家統計局術語手冊(真實鍊接)
核心價值:通過概率理論量化誤差範圍(如置信區間),使結論具備科學可解釋性。
隨機抽樣是統計學和研究中常用的數據收集方法,其核心目标是确保總體中每個個體被選中的概率均等,從而減少偏差、提高樣本代表性。以下是詳細解釋:
隨機抽樣指從研究總體中按一定規則抽取樣本的過程,要求:
(1)簡單隨機抽樣
最基礎的形式,如抽籤或使用隨機數生成器直接選取樣本,適用于總體較小且結構簡單的情況。
(2)分層隨機抽樣
将總體按特征(如年齡、性别)分為若幹“層”,再從每層中按比例隨機抽取樣本,提高特定子群體的代表性。
(3)系統抽樣
按固定間隔(如每50個選1個)從排序後的總體中抽取樣本,需注意排序是否隱含周期性偏差。
(4)整群抽樣
以自然形成的群體(如學校、社區)為單位隨機抽取,再調查群内所有個體,適合分布廣泛的總體。
若需進一步了解具體操作步驟或公式計算(如樣本量确定),可參考統計學教材或專業工具手冊。
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