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分层抽样


目录 ·什么是分层抽样
·分层抽样的特点
·各层样本数的确定方法
·分层抽样的应用




分层抽样(stratified sampling)

什么是分层抽样
  分层抽样,也叫类型抽样。就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层,然后在类型或层中随机抽取样本单位。

分层抽样的特点
  什么是分层抽样的特点是:由于通过划类分层,增大了各类型中单位间的共同性,容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂,各单位之间差异较大,单位较多的情况。

各层样本数的确定方法
  各层样本数的确定方法有3种:

  ①分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如,样本大小n=50,总体N=500,则n/N=0.1 即为样本比例,每层均按这个比例确定该层样本数。

  ②奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。

  ③非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时,为使该层的特征在样本中得到足够的反映,可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。

分层抽样的应用
  总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用,在同样样本容量的情况下,它比纯随机抽样的精度高,此外管理方便,费用少,效度高。


开放分类:
审计理论独立审计内部审计政府审计

本词条贡献人:
飞草

参考资料:
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%88%86%E5%B1%82%E6%8A%BD%E6%A0%B7%E6%B3%95

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