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研究团队采用分层随机抽样方法,确保各年龄段和收入水平的居民都能被代表。
研究团队通过将总体分成不同层次(如年龄段、收入水平),再在每层内随机抽取样本,以确保样本的代表性。
一种抽样方法,先将总体分成若干互不重叠的层,再在每层内进行随机抽样的过程。
在市场调研中,分层随机抽样能有效减少抽样误差,提高调研结果的准确性。
市场调研通过将消费者分为不同层次(如年龄、地区),再在每层内随机抽取样本,以提高调研结果的准确性。
政府部门进行民意调查时,通常会采用分层随机抽样,以确保各类群体的声音都被听到。
政府部门将民众分为不同层次(如城市/农村、不同年龄段),再在每层内随机抽取样本,以确保调查结果的代表性。
分层随机抽样适用于总体内部存在明显分层结构的情况,能提高样本的精度和效率。
选择与研究目标高度相关的变量作为分层依据,如调查收入水平时,可按职业或教育程度分层;避免选择与研究变量无关的变量(如头发颜色)作为分层标准。
1. 层内同质性高(同一层内个体差异小);2. 层间异质性高(不同层间个体差异大);3. 层的划分应基于研究目标和已知信息。
分层(stratification)+随机抽样(random sampling)。分层指将总体划分为若干同质子群体(层),随机抽样指在每层内随机选取样本。该术语源于20世纪初统计学的抽样理论发展,由统计学家如耶日·奈曼(Jerzy Neyman)等人完善。
1. 分层的目的是减少抽样误差,提高估计精度;2. 每层内的抽样可以是简单随机抽样或其他概率抽样方法;3. 层与层之间应互不重叠且覆盖整个总体;4. 常用于社会调查、市场研究、医学统计等领域。