分層抽樣和整群抽樣的區別

分層抽樣方式將調查的市場矩陣劃分為具有不同特徵的子基元，這些子基元通常稱為層，然後從每一層隨機抽取樣本。

另一方面，聚類抽樣是一種根據整體特徵根據某些跡象將種群劃分為幾個不同組，然後調查所選組中的單元的方法。

簡單來說，一種是分層然後從每一層抽取樣本，另一種是劃分然後抽取分組調查。

剛讀一本關於市場研究的書。

相似之處：分層抽樣和整群抽樣都需要隨機抽樣，即事先將總體除以某個標記。

區別：1.標誌不同。

分層抽樣的劃分標記與調查標記密切相關，而聚類抽樣的劃分標記不一定與調查標記相關。

2.提取的零件不同。

分層抽樣是分層的隨機抽樣，而聚類抽樣是從整個總體中隨機選擇總體的乙個子集。

3.誤差不同。

分層抽樣的抽樣誤差取決於各層總體方差的均值，聚類抽樣的抽樣誤差取決於總體的組間方差。

4.目的不同。

分層抽樣的目的主要是為了減少抽樣誤差，滿足推斷亞群定量特徵的需要，而聚類抽樣的目的主要是擴大抽樣單位，簡化組織工作。

適用場合：層間差異大、層內差異小，滿足分層管理決策的需要，採用分層抽樣。 當組間差異較小而組內差異較大時，或僅總體為抽樣單位時，使用整群抽樣。

例如，雖然聚類抽樣與分層抽樣類似，但第一步是根據某些標準將總體劃分為聚類或分層，但兩者之間存在顯著差異。 對於聚類抽樣，整個群體垂直部分的個體均為樣本單位，非群體的樣本單位不計入調查。 分層抽樣涉及從所有地層中抽取一小部分樣本，這些地層共同構成總體樣本。 換言之，對於分層抽樣，受訪者來自各個階層，結果自然更具代表性。

因此，當不同亞組之間的差異較大，而每個亞組內的差異較小時，殘餘物適合分層抽樣。 當不同亞組之間存在微小差異而每個亞組內部存在較大差異時，整群抽樣特別合適。

分層抽樣。 分層抽樣也稱為分類抽樣或型別抽樣。 適用於整體數量大、差異程度較大的情況。

首先根據種群單位的差異程度或一定的特徵對種群單位進行分類和分層，然後在每個類別或層中隨機選擇樣本單位。

優缺點：聚類抽樣的優點是易於實施，節省成本; 缺點是，由於不同群體之間的差異較大，由此引起的抽樣誤差往往大於單純隨機抽樣，且樣本分佈不寬，樣本在總體的代表性方面相對較差。

應用：聚類抽樣法的應用需要與分層抽樣法不同。

當乙個群體由幾個具有自然邊界和區別的亞組（或類別或水平）組成，同時不同的子組彼此之間差異很大，並且每個子組內部的差異不大時，分層抽樣方法就適用。 相反，當不同亞組之間差異不大且每個亞組內部存在較大的異質性時，全聚類抽樣方法特別合適。

分層抽樣是從可以劃分為不同亞群（或地層）的總體中以指定比例從不同層中隨機選擇樣本（個體）的方法。 這種方法的優點是樣本代表性更好，抽樣誤差更小。 缺點是抽樣程式比較簡單，隨機抽樣比較複雜。

聚類隨機抽樣。

在調查單元分布稀疏，或整體異質性較高，難以建立統一的分層標準的地區，只能採用多區域調查的方法，即聚類隨機抽樣法。 抽樣時，群體之間應有共性，如人口規模、種族構成等; 但是，每個群體內部都存在差異，調查的目標範圍更廣。 因此，採用隨機選擇的總體，然後對選擇的總體進行調查的群體隨機抽樣方法比較合適。

分層抽樣是根據一定的特徵或一定的規則，將抽樣單元劃分為不同的層，然後獨立、隨機地從不同層抽取樣本。 將每一層的樣本組合在一起，以估計總體的目標數量。 優點是樣本包含具有各種特徵的抽樣單元，樣本結構與總體結構相似，從而可以有效提高估計的準確性。

聚類抽樣，其中種群中的多個單位組合成組，此類組稱為聚類。 抽樣的抽樣方法稱為聚類抽樣，然後對所選組中的所有單位進行調查。 優點是抽樣時只需要組的抽樣框，不需要包括所有單元的抽樣框，大大簡化了編排抽樣框的工作量。

這兩種抽樣方法的區別在於，分層抽樣的層數就是抽樣容量; 聚類樣本中的單位數是樣本數量。

1.調查樣本不同。

佇列抽樣是將調查矩陣分成幾組，然後通過簡單的隨機抽樣選擇幾組作為調查樣本。 分層抽樣是一種調查樣本，它以指定比例從可分為不同亞群（或分層）的總體中隨機抽取來自不同階層的樣本（個體）。

2.調查狀態有不同的方法。

分組抽樣首先將總體分成幾組，然後隨機選擇幾個組組成乙個樣本，最後調查組中的所有組。 分層隨機抽樣首先根據對觀測指標影響較大的某個特徵將總體分為幾類，然後從每層中隨機選擇一定數量的滲銀觀測單位，然後組成乙個樣本，最後進行調查。

系統抽樣、整群抽樣、分層抽樣都屬於概率抽樣。 散在的脊柱。

當種群數量比較大時，首先將種群劃分為幾個平衡部分，然後根據預定的規則從每個部分中選擇一些個體，以獲得所需的樣本。

在分層抽樣中，將種群劃分為彼此不相交的層，然後按照一定比例從每層中獨立選擇一定數量的個體，得到所需的樣本，適合於種群由差異明顯的幾個部分組成。