分层抽样
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分层抽样(stratified sampling),又名层化抽出法,是统计学的一从统计总体(又称为“总体”[1])抽取样本方法。将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层,然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。从而保证样本的结构与总体的结构比较相近,从而提高估计的精度。相对于没有经过分层的抽样调查,其数据会被称为“未分层抽样”(unstratified samples)。
在社会统计调查(statistical survey),当总体内的“子总体”(subpopulations)之间的差异较大,对每个子总体分别进行分层抽样调查,会令统计调查结果更为准确。子总体的分层必须为互斥,即每个总体的成员均只能属于一个分层。之后,可对每个子总体进行简单随机抽样或系统抽样。这样可令调查的代表性改善。相对于简体随机抽样采取的算术平均值,分层的抽样应采用加权平均值。
相关题目
[编辑]参考文献
[编辑]延伸阅读
[编辑]- Särndal, Carl-Erik; et al. Stratified Sampling. Model Assisted Survey Sampling. New York: Springer. 2003: 100–109. ISBN 0-387-40620-4.
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