
【經】 cluster selection techique
collectivity
【經】 group; mass
sampling
art; science; skill; technique; technology
【計】 switching technique; techno
【醫】 technic; technique
【經】 technique; technology
集體選樣技術(Cluster Sampling Technique)是統計學中一種分層抽樣方法,指将總體劃分為若幹自然形成的群體單元(cluster),通過隨機選擇部分群體單元進行全樣本調查的數據采集方式。該方法由統計學家William G. Cochrane在1953年出版的《Sampling Techniques》中系統闡述,現已成為美國統計協會(ASA)推薦的大規模社會調查标準方法之一。
核心特征包含三方面:
在質量控制領域,美國國家标準與技術研究院(NIST)的《抽樣檢驗指南》指出,該方法需注意群體内同質化可能導緻的抽樣偏差,建議配合分層技術使用。世界衛生組織(WHO)在2020年全球健康調查中即采用改良版集體選樣技術,通過增加初選群體數量來提升數據代表性。
“集體選樣技術”對應的英文為cluster selection technique,屬于經濟或統計學領域的術語。其核心含義可拆解為:
集體(Cluster)
指将研究對象按特定标準(如地域、類别等)劃分為多個群組(cluster),例如将全國市場按省份劃分為多個區域群組。
選樣(Selection)
指從劃分好的群組中隨機抽取部分群組作為樣本,而非逐個選擇個體。例如隨機抽取3個省份,對其中所有個體進行全面調查。
技術(Technique)
強調這是一種系統化的方法,常用于降低大規模調查的成本和時間,尤其適用于總體分布廣泛且内部差異較小的場景。
應用場景舉例:
由于當前可參考的權威資料有限(僅1個低權威性來源),建議通過專業統計學文獻或經濟學術語庫進一步驗證該術語的具體定義與適用範圍。
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