關於分層抽樣的問題，分層抽樣法是分層抽樣的乙個例子

這是乙個統計問題，不一定要等待可能的抽樣，只要抽樣比例相同即可。

例如，如果有兩層教師和學生，教師層，10 名男性和 2 名女性，那麼學生層也將是 5：1。

因為本來就有很多男人，如果你對數字固執己見，你可能在抽樣時錯了。

每層樓的人數可能不同，所以不可能等待！

分層抽樣：為保證每個個體都有可能被抽樣，應在每層進行簡單的隨機抽樣，每層樣本數與每層個體數的比值等於該層個體數與種群容量的比值。 這就是分層抽樣的原理。

您好，我來為您解答分層抽樣，分層抽樣核渣信的例子很多朋友還不知道怎麼改，現在一起來看看吧！ 1、老人100人，青年80人，青年60人。 2...

1、老人100人，青年80人，青年60人。

2、比例為5; 4；3.分層抽樣12人，然後抽取5名老人、8名年輕人、6名青少年，不知道這個例子是否簡潔。

分層隨機抽樣的工作原理 當對一組具有相似特徵的實體的分析或研究完成時，研究人員可能會發現總體太大而無法完成研究。 為了節省時間和金錢，分析師可以通過從總體中選擇一小群人來採取更可行的方法。 該組稱為樣本量，它是總體的子集，用於表示整個總體。

可以通過多種方式從總體中選擇樣本，其中一種是分層隨機抽樣方法。 分層隨機抽樣涉及將整個人口劃分為同質組，稱為“地層”（表示地層的複數）。 然後從每個級別中隨機抽取樣本。

例如，考慮一位學術研究人員，他想知道在2007年畢業後三個月內找到工作的MBA學生人數。

例如，一家糖果公司可能希望研究其客戶的購買習慣，以確定其產品線的未來。 如果您有 10,000 個客戶，則可以使用其中的 100 個作為隨機樣本。 然後，它可以將從這 100 個客戶那裡找到的內容應用到其其他客戶群中。

與分層不同，它將完全隨機抽取 100 名成員，無論他們的個人特徵如何。

一、優勢

如果圖層內的測量值具有較低的標準差（與總體中的總體標準差相比），則分層將產生較小的估計誤差。

對於許多應用來說，當種群被分組為層時，測量變得更容易管理或更便宜。

當需要在群體分層抽樣驗證中對群體進行總體引數估計時，我們從感興趣的群體中獲得足夠的樣本。

二、缺點

當總體無法完全劃分為不相交的亞組時，分層抽樣是沒有用的。 使子組的樣本量與子組中可用的資料量成正比，而不是將樣本量縮放到子組大小（或它們的方差，如果已知差異是顯著的 - 例如，通過測試）。

如果每個亞組之間的可疑變異需要分層抽樣，則代表每個亞組的資料被視為同等重要。 如果子組方差差異顯著，並且需要按方差對資料進行分層，則不可能同時使每個子組樣本量行輪與總總體中的子組大小成正比。

分層抽樣策略。

比例分布：每個層都使用與總人口比例成正比的抽樣分數。

例如，如果總體由 n 個個體組成，其中 m 是男性，f 是女性（其中 m + f = n），則兩個樣本的相對大小（x 1 = m n 男性，x 2 = f n 女性）應反映此比率。

最佳分配（或不成比例分配）——每層的抽樣比例與變數分布的比例和標準差成正比（如上所述）。 在變化最大的地層中抽取較大的樣本，以在總體中產生盡可能小的樣本方差。

使用分層抽樣的乙個真實例子是政治調查。 如果受訪者需要反映人口的多樣性，研究人員會根據上述與總人口的比例，專門尋找來自各種少數群體的參與者，包括種族或宗教。

因此，分層調查可以說比簡單隨機抽樣或系統抽樣的調查更能代表人口。

分層抽樣，也稱為型別抽樣。 就是根據種群的屬性特徵將種群單元劃分為若干型別或層，然後在型別或層中隨機抽取樣本單元。 分層抽樣的特點是：

由於分類和分層，增加了每種型別中單位之間的共性，並且易於提取具有代表性的調查樣本。 這種方法適用於整體情況複雜，單位與多單位差異較大的情況。

分層抽樣是通過將總體單位劃分為兩個或多個獨立的完整組（例如，男性和女性），並從具有獨立樣本的兩個或多個組中進行簡單的隨機抽樣來執行的。 整體單位根據主要標誌進行分組，這些標誌與感興趣的一般特徵有關。

例如，如果正在對啤酒品牌的看法進行調查，則初步確定男性對啤酒的了解與女性不同，性別應成為等級制度的適當指標。 如果不以這種方式進行分層抽樣，分層抽樣將無法有效，並且不會浪費任何時間、精力和材料。

分層抽樣是一種針對大群體的抽樣策略，其思路是根據某些特定屬性將群體劃分為若干層，然後在每一層內進行簡單的隨機抽樣，得到一定數量的樣本。 分層抽樣的目的是提高估計精度，更準確地估計總體引數。

以下是分層抽樣方差公式的推導過程：

首先，假設總體分為 m 個層，其中 ni 個單位位於第 i 層，並且來自第 i 層的樣本比例為 fi。 樣品中第 i 層的量為 ni，有 n = ni，則：fi=ni ni ， i=1,2 ,..m。

假設樣本的第 i 個單位 x[i] 和第 j 個單位 x[j] 之間的協方差為 sij，則樣本內的總方差估計為 s2。 總體的方差為：

var(x) =1/n)σσsij/ninj + 1/n)σ(fi-1)s^2i

其中 （1 n） sij ninj 表示樣本的方差，（1 n） （fi-1）s2i 表示分層引起的方差。 由於Ni和S2i通常難以獲得，因此使用樣品Ni Ni和S2的無偏估計量，使用Ni Ni和S2的無偏估計量，並使用銀的無偏估計量：S2=（1 N-1） （X[I]-X） 2.

將上述無偏估計量引入公式可得到：

var(x) =1-f) /n] σx[i]-x[j])^2 + f/(n-1)] ni/ni) [x[i]-xi)^2 - s^2i]

其中 f 是分層抽樣的比例 （n n）。

需要注意的是，樣本分層越明顯，樣本的比例f越小，分層引起的方差越小，從而達到更高的估計精度。

根據某些標準對人群進行分層;

計算每層個體數與種群個體數的比值;

根據每層個體數占種群的比例，確定每層的樣本量;

抽樣在每個大廳的一樓進行（通過簡單的隨機抽樣或下述的系統抽樣）。

例如，某電視台在網際網絡上徵集觀眾參加電視節目，申請者總數為12,000人，來自四個城區，其中東部2,400人，城市西部4,600人，城市南部3,800人，城市北部1,200人。

解決方法：通過分層抽樣選擇參與直播節目的觀眾，步驟如下：

第 1 步：分層。 按市區劃分為東城區、西城區、城城南區、北城區四層。

第 2 步：確定取樣率。 樣本量為 n 60，人口容量為 n 12 000。

第 3 步：按比例確定從每層抽取的人數。 東城區抽到2 400 12（人），西城區抽到4 600 23（人），南城區抽到3 800 19（人），北城區抽到1 200 6（人）。

第 4 步：使用簡單的隨機抽樣方法在每一層採集樣本。 來自每個城市地區的觀眾被組合成乙個樣本。