代表抽樣英文解釋翻譯、代表抽樣的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【經】 representative sample

分詞翻譯：

代表的英語翻譯：

delegate; deputation; deputy; represent; commissary; representation
representative
【經】 on behalf of; panel; rep

抽樣的英語翻譯：

sample
【計】 sampling
【化】 samples drawn
【醫】 sampling
【經】 sample; sampling; specimen

專業解析

代表抽樣（Representative Sampling）是統計學中的核心概念，指通過科學方法從總體（Population）中選取一個樣本（Sample），使該樣本的關鍵特征（如年齡、性别、分布、比例等）能夠最大限度地反映或代表整個總體的特征。其核心目标是确保基于樣本得出的研究結論或統計推斷能夠有效、無偏地推廣（Generalize）到總體。

核心内涵與目标

反映總體特征：代表抽樣的樣本不是隨機或任意選取的，而是需要精心設計，使得樣本在研究者關注的重要屬性上與總體結構相似。例如，研究全國消費者行為時，樣本應在地域、收入、年齡層等維度上接近全國人口的實際構成。
減少抽樣偏差：通過采用分層抽樣（Stratified Sampling）、整群抽樣（Cluster Sampling）等概率抽樣方法，系統性地覆蓋總體的不同子群體，避免因便利抽樣或自願抽樣導緻的系統性偏差（Bias），确保樣本的代表性。
統計推斷的基礎：代表性樣本是進行有效統計推斷（Statistical Inference）的前提。隻有當樣本能代表總體時，用樣本均值估計總體均值、用樣本比例估計總體比例等推斷才具有可靠性和有效性。

實現方法的關鍵

概率抽樣原則：确保總體中每個個體都有已知且非零的概率被抽中，這是保證樣本代表性的基礎方法。
分層抽樣：将總體劃分為同質的子群體（層），然後在各層内獨立抽樣。這能保證每個重要子群體在樣本中都有體現，尤其當總體内部差異大時。
樣本量充足：足夠的樣本量是減少隨機誤差、提高估計精度的必要條件，但樣本量本身不能替代科學的抽樣設計來保證代表性。

重要性

代表抽樣是社會科學研究、市場調研、民意測驗、醫學研究等領域的基石。一個不具有代表性的樣本會導緻“抽樣誤差”之外的“抽樣偏差”，使得研究結論無效甚至誤導，例如僅通過網絡問卷可能遺漏不上網人群的觀點。

權威參考來源：

Statistics Canada. (2023). Sampling Methods. https://www.statcan.gc.ca/en/wtc/sampling-methods (政府統計機構标準)
Lumley, T. (2010). Complex Surveys: A Guide to Analysis Using R. Wiley. (學術專著，闡述複雜抽樣設計)
U.S. Bureau of Labor Statistics. (2022). Handbook of Methods: Sampling. https://www.bls.gov/opub/hom/sampling/home.htm (官方統計方法指南)
Cochran, W. G. (1977). Sampling Techniques (3rd ed.). Wiley. (經典統計學教材)
Pew Research Center. (2023). Methods 101: Random Sampling. https://www.pewresearch.org/methods/u/random-sampling/ (知名研究機構方法論說明)

網絡擴展解釋

“代表抽樣”是統計學中的概念，指通過科學方法從總體中選取具有代表性的樣本，使樣本的關鍵特征（如年齡、性别、分布等）與總體高度一緻，從而通過樣本推斷總體情況。以下是詳細解釋：

核心特點

特征匹配性
樣本需包含總體中所有重要特征的分布，例如人口抽樣需覆蓋不同年齡層、職業、地區等。
減少偏差
通過隨機抽樣（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）避免人為選擇偏差，确保每個個體有均等被選中的機會。
可推廣性
代表性樣本的結論可推廣到原總體，例如通過1000人的消費習慣調查推斷全國趨勢。

常用方法

分層抽樣：将總體按特征分層（如收入水平），每層按比例抽取樣本。
系統抽樣：按固定間隔（如每50人選1人）從名單中抽取。
整群抽樣：隨機選擇自然群體（如學校班級）作為樣本單位。

注意事項

樣本量充足：樣本過小可能導緻代表性不足。
避免選擇性偏差：如僅通過線上問卷抽樣，可能遺漏不用網絡的人群。
動态調整：若總體特征變化（如人口遷移），需更新抽樣框架。

若需具體案例或更專業的統計公式（如樣本量計算公式），可進一步說明。