分層抽樣和整群抽樣到底有什麼區別？

分層抽樣是從可以劃分為不同亞群（或分層）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，採用隨機抽取總體，然後對所選總體進行調查的群體隨機抽樣方法比較合適。

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。

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。

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。