擴大抽樣在統計學中通常指通過調整抽樣方法或範圍以提高研究代表性的技術手段。其核心概念可拆解為以下三點：
方法延展性
從基礎隨機抽樣發展為分層抽樣、整群抽樣等複合方法。例如中國國家統計局在《統計調查實務手冊》中強調，該方法能有效覆蓋特殊群體，提升數據維度完整性。
誤差控制機制
通過樣本容量公式實現精度調控： $$ n = frac{Nzp(1-p)}{e(N-1)+zp(1-p)} $$ 其中N為總體數量，e為允許誤差範圍。該公式引自中國人民大學出版社《現代抽樣技術》第三章。
應用場景適配
國家标準化管理委員會GB/T 3358.1-2022标準指出，該方法特别適用于異質性較強的總體研究，如跨區域經濟調查或多民族人口研究，通過增加次級抽樣單元提升推斷準确性。
“擴大抽樣”并不是統計學中的标準術語，但根據“抽樣”的基礎定義和常見應用場景，可以推測該詞可能指向以下兩種解釋方向：
增加樣本量
在原有抽樣基礎上擴大樣本數量，以提高結果的準确性。例如：當初步抽樣結果存在較大誤差或需要更高精度時，通過增加樣本量來縮小置信區間。
分層抽樣的調整
若總體中存在重要但占比較小的子群體（如特定年齡段、地區），可能擴大該子群體的抽樣比例，确保其在樣本中的代表性。
多階段抽樣擴展
在複雜調查中，可能分多個階段進行抽樣（如先抽城市，再抽社區）。擴大抽樣可能指增加抽樣階段或覆蓋的地理範圍。
動态抽樣調整
例如在質量控制中，若檢測到某批次産品異常率升高，可能擴大抽樣範圍以全面排查問題。
如需更專業的解釋，建議提供具體語境或參考權威統計教材。
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