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단순 무작위 샘플링은 동일 확률 원칙에 따라 N 개 요소가 포함된 전체에서 n 개 요소를 직접 추출하여 샘플을 형성합니다 (n >: n). 이 방법은 배우기 쉽고, 자주 사용하는 방법은 추첨이다. 그러나 이는 전체 단위가 작은 경우에 적용됩니다.
시스템 샘플링은 전체 요소 수를 정렬하고, 간격을 계산한 다음, 고정된 수에 따라 요소를 추출하여 샘플을 형성하는 방법입니다. 큰 전체 및 샘플 양에 적합합니다. 간단한 무작위 샘플링처럼 완전한 샘플링 프레임워크가 있어야 합니다. 예를 들어, 3000 명의 학생에서 100 명의 학생을 뽑고, 3000 명의 학생 명단을 순차적으로 번호를 매긴 다음, K (샘플 간격) =N (전체 규모) /n (샘플 크기) = 3000//KLL 공식에 따라 번호를 매깁니다.
계층 샘플링은 모든 요소를 특정 특성 또는 플래그 (예: 연령, 성별, 직업 또는 지역 등) 에 따라 여러 유형 또는 계층으로 나누는 것입니다. ), 처음 두 가지 방법을 사용하여 하나의 하위 샘플을 추출합니다. 모든 하위 샘플은 총 샘플을 구성합니다. 예를 들어, 한 학교 샘플링 조사에서 먼저 군중을 남학생과 여학생으로 나눈 다음 간단한 무작위 샘플링 또는 시스템 샘플링 방법으로 각각 65,438+000 명의 남학생과 여학생을 추출하여 200 명의 학생이 샘플을 나누어 얻은 샘플을 구성할 수 있습니다.