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分层随机抽样(Stratified Random Sampling)

定义

分层随机抽样(Stratified sampling)又称类型随机抽样,是随机抽样中的一种抽样方法。

在抽样前先对母群体依某些特征分成若干层,再利用简单随机抽样,自各层中抽取样本。

分层随机抽样,它是先将总体各单位按一定标准分成各种类型(或层);然后根据各类型单位数与总体单位数的比例,确定从各类型中抽取样本单位的数量;最后,按照随机原则从各类型中抽取样本。

分层随机抽样-世纪蓝图市场调查公司

案例

比如,我们要了解某市400个国营企业的生产经营情况,决定采取类型随机抽样法抽取20个企业作为样本进行调查,其具体做法是:首先,将这400个企业按产业(也可按行政区划、盈利情况、规模大小等)分为三类,假定第一产业40个,第二产业200个,第三产业160个。然后,按各类企业在总体中的比重,确定各类企业抽取样本单位的数量。其中,第一产业的企业占总体10%,按比例应抽样本企业2个;按同样方法计算,第二产业中应抽样本企业10个,第三产业中应抽样本企业8个。最后,采用简单随机抽样或等距随机抽样方法,从各类企业中抽出上述数量的样本单位。

搞好类型随机抽样的关键,是分类的标准要科学、要符合实际情况,许多复杂的事物还应该根据多种标准作多种分类或综合分类。分类的结果必须是每一个单位都归属于某一类,而不允许既可属于这一类、又可属于那一类,也不允许互相交叉或有所遗漏;必须是各类型单位的数量之和等于总体单位的数量,而不允许大于或小于总体单位的数量。


优点

类型随机抽样的优点是,它适用于总体单位数量较多、内部差异较大的调查对象。与简单随机抽样和等距随机抽样相比较,在样本数量相同时,它的抽样误差较小;在抽样误差的要求相同时,它所需的样本数量较少。类型随机抽样的缺点是,必须对总体各单位的情况有较多的了解,否则无法作出科学的分类。而这一点在实际调查之前又往往难以做到。


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