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//KLLL 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.
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