澳洲分层随机抽样的预习课程方法和示例讲解

研究人员在处理具有足够特征以形成分层的大量人口时，会使用分层随机抽样。这种将人口划分为同质单位的过程是一种既能代表整个人口又能最大限度减少选择偏差的抽样技术。

在本文中，我们将定义分层随机抽样，解释如何进行分层随机抽样，并提供一个分层随机抽样的示例以及何时使用分层随机抽样。

一、什么是分层随机抽样?

无论是作为研究人员还是统计人员，学习如何使用分层随机抽样都能帮助您更轻松地分析分层关系。通过对细分为分层的人群进行比例随机抽样，抽样会更加精确，也更能代表总人群。

研究人员根据符合其研究目的的共同特征或属性来定义分层，例如按照性别、种族、地点、教育水平或社会经济地位来定义子群。您只能将人口中的每个成员归入一个子群或分层，然后使用随机抽样等概率抽样方法对每个子群或分层进行随机抽样。这样，您就可以估算出每个子群的统计量，并确保在样本中按比例代表各层。

二、如何进行分层随机抽样

以下是进行分层随机抽样的四个步骤：

1.定义人群和分组

首先定义您计划进行抽样的人群。然后，将该人群划分为定义明确的子群。您可以使用多种特征来定义子群，如种族和性别。子群必须相互排斥，没有重叠，并且包括整个人群。请记住，您只能将每个成员归入一个子群。

2.将人口划分为若干子群

定义好人群和分组后，收集一份包含人群中每个成员信息的列表。将每个成员分配到一个特定的子组。确保没有重叠，每个分层都是相互排斥的，并且包括整个人口。

3.选择分组的样本量

下一步是确保每个子群的样本量与整个人口成比例。人口中代表性较低的亚群在样本中的代表性也较低，而人口中代表性较高的亚群在样本中的代表性也较高。确定样本总量，样本量要足够大，以便为每个分层得出统计结论。

4.随机抽取子群样本

选择一种概率抽样方法，如系统抽样或随机选择。在每个分组中使用该抽样方法创建样本。这样就对原始人群进行了分层随机抽样。

三、何时使用分层随机抽样

当您可以将人口划分为详尽且相互排斥的子群，并且可以将人口中的每个成员分配到一个子群时，您就可以使用分层随机抽样。在使用概率抽样方法或平均值不同的子群时，分层随机抽样也具有优势。

以下是使用分层随机抽样的一些常见优势：

1.样本多样性：您可以通过纳入每个子群的受试者来确保人口的多样性。

2.降低方差：您可以更精确地测量总体人群中的子群体。

3.相似方差：您可以为每个亚组使用类似规模的样本，以获得类似的亚组数据收集。

4.方法多样：必要时，您可以针对每个亚组使用不同的方法收集亚组数据。

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