分层随机抽样举例说明 系统抽样和分层抽样的区别？

系统抽样和分层抽样的区别？

1. 分层抽样又称类型抽样。它是从一个可划分为不同亚群（或层）的群体中，按规定比例从不同层次随机抽取样本（个体）的一种方法。

系统取样法也称为等距取样法或机械取样法。它是基于一定的采样距离从种群中提取样本。为了从容量为n的总体中提取容量为n的样本，可以将总体划分为若干个平衡部分，然后根据预定的规则从每个部分中提取一个个体，从而得到所需样本的抽样方法。

2. 与简单随机抽样相比，分层抽样具有更显著的潜在统计效应。也就是说，如果从同一人群中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机样本，则分层样本的误差较小。另一方面，如果目标是获得一定程度的抽样误差，那么较小的分层样本将达到这一目标。

系统抽样的特点是操作简单，在实践中容易出错，所以人们愿意在生产现场使用。

简单随机抽样，系统随机抽样，分层随机抽样怎么区别？

简单的随机抽样方法是随机抽取所有样本，每个样本的概率是相同的。例如：1-100，从中随机抽取一个数字，每个树被抽取的概率相同，为1%。

2. 系统取样是根据预先制备的规则提取样品。例如：1-100，根据事先准备好的规则，每10个数字中抽取一个，抽取的数字为：10、20、30、40、50、60、70、80、90、100，概率为十分之一。

3. 分层抽样是将所有样本分成一定比例的样本进行提取。例如：1-100，每十个数字分成一组，共十组。每组中每个数字的概率是相同的，是十分之一。

分层抽样和等距抽样有何异同点？

等距采样是根据采样平面的水平或垂直或倾斜等距来确定采样点。一般不少于20个采样点，每个采样点取相同数量的原始样本。所有取样点统一采集后，准备正式样品进行检验。等距抽样属于简单随机抽样的范畴。

分层抽样是以被检对象的每一层为基础，每一层分布在被检对象的斜面上（如原材料堆）或垂直面上（如成品箱或袋）。以下“一般不少于20个采样点，每个采样点取相同数量的原始样品，所有采样点统一集中，准备正式样品送检”与原始采样点等距采样相同，分层具有等距的含义，这与等距抽样是一样的。不同的是分层抽样没有单水平抽样。

抽样方法有国家标准。

什么是分层抽样？

分层抽样]首先将种群单元按一定的特征划分为若干子种群（层），然后从每一层进行简单的随机抽样，形成一个样本。分层可以提高人口指数估计的准确性。它可以将一个内变异较大的种群划分为若干个内变异较小的层（亚种群）。每层内的变化越小越好，层间的变化越大越好。

分层抽样的结果比简单随机抽样的结果更准确，更便于组织管理，能保证人口的每一层都有个体。这样既可以估计种群的参数，又可以估计每一层的情况，所以经常采用分层抽样技术。

例如，一个单位有500名员工，其中35岁以下125人，35-49岁280人，50岁以上95人。为了解与本单位职工身体状况有关的某一指标，应选取100人的样本。由于员工年龄与该指标有关，采用分层抽样的方法，抽样比例为1:5，因此每个年龄组的样本数分别为125/52、80/5、95/5，即25、56、19。

一般情况下，抽样时，将总体划分为不相交的层，然后按一定比例从每个层中独立选择一定数量的个体，并将每个层中的个体作为样本一起抽取。这种抽样方法属于分层抽样。

也称为分类抽样或类型抽样。将种群划分为若干同质层，然后在每一层进行随机抽样或机械抽样。分层抽样的特点是科学的分组方法与抽样方法相结合，分组减少了各抽样层变异性的影响，抽样保证了样本具有足够的代表性。

分层抽样按均匀层抽样方法的不同分为一般分层抽样和分层比例抽样。一般分层抽样是根据样本变异性的大小来确定每一层的样本大小。对变化较大的层取样较多，而对变化较小的层取样较少。当样本变异性的大小事先未知时，通常采用分层比例抽样。

分层随机抽样举例说明 分层随机抽样的具体方法 分层随机抽样法的特点

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。