什么是分层抽样：定义
分层抽样 是一种方法，研究人员使用层（stratum 的复数形式）根据不同特征将总体划分为同质子总体。调查中涉及的每个人都会被分配到其中一个层。研究人员使用不同的概率抽样方法测试每个层，例如聚类或简单随机化，以估计每个子总体的统计指标。
这种方法也称为配额随机抽样，因为研究人员会根据种族等属性来抽取配额。只有这样，他们才会进行二次测试。
如果总体的特征多种多样，并且研究人员想要保 沙特阿拉伯手机号码数据 证每个属性都是准确的，则分层抽样会被广泛使用。不同的属性会产生不同的结果。因此，这种方法仅在选择性用例中使用。
分层抽样和整群抽样之间的区别 是根本性的。在分层抽样中，大量人群被分成不同的同质层，从中随机挑选成员。在整群抽样中，目标人群被分成几个组。为了构建目标数据，会随机挑选其中一些集群，或者进行两步或多阶段抽样。分层抽样的要素将是独一无二的，以确保使用整个人群。在集群一中，情况并非如此。
系统抽样与分层抽样
系统随机抽样和分层随机抽样也存在根本区别。系统方法要求您使用 ak 值作为间隔从总体中选择数据。分层方法可帮助您通过按属性对元素进行分组，从生成的数据比例中获取样本。一旦确定了这些属性，就应该进行随机化以获得结果。在分层抽样中，成员是从不重叠且同质的层中随机挑选出来的。