1, 임의 샘플링:
무작위 샘플링은 확률 원칙을 엄격히 준수해야 하며, 각 샘플링 단위가 추출될 확률은 동일하며 재현할 수 있습니다. 무작위 샘플링은 일반적으로 전체 수가 적은 경우에 사용되며, 그 주요 특징은 전체에서 하나씩 추출하는 것입니다. 무작위 샘플링은 단순 무작위 샘플링, 시스템 샘플링, 계층 샘플링 및 전체 샘플 그룹으로 나눌 수 있습니다.
2, 계층 적 샘플링:
계층적 샘플링은 샘플링할 때 전체를 교차하지 않는 여러 부분으로 나누는 것을 말합니다. [2] 그런 다음 각 층에서 일정 비율의 개체를 독립적으로 추출하여 각 레이어에서 꺼낸 개체를 샘플로 결합합니다. 레이어 내 변화가 작을수록 좋을수록 레이어 간 변화가 클수록 좋습니다.
3, 전체 샘플 그룹:
전체 샘플 그룹은 전체 샘플 그룹이라고도 하며, 그룹의 모든 단위를 서로 교차하지 않고 중복되지 않는 여러 모음으로 결합하여 그룹이라고 합니다. 샘플이 그룹 단위로 샘플링되는 샘플링 방법입니다. 전체 샘플 그룹을 적용할 때 각 그룹은 그룹 내 단위 간 차이가 크고 그룹 간 차이가 작다는 좋은 대표성을 가져야 합니다.
확장 데이터:
1, 무작위 샘플링의 장단점:
(1) 이점: 조작이 간단합니다.
(2) 단점: 전체 규모가 너무 커서 달성하기 어렵다.
2. 계층형 샘플링의 이점:
(1) 샘플링 오류를 줄이고 레이어 뒤의 균일성을 증가시켜 관찰의 가변성과 각 층의 샘플링 오류를 줄입니다. 샘플 함량이 같은 경우 계층 샘플의 총 표준 오류는 일반적으로 단순 임의 샘플링, 시스템 샘플링 및 전체 샘플 그룹보다 작습니다.
(2) 샘플링 방법은 유연하여 각 레이어에 따라 레이어마다 다른 샘플링 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역 주민들의 질병 유행 정도는 도시와 농촌의 두 단계로 나뉜다. 도시 인구가 집중되다. 시스템 샘플링 방법을 고려할 수 있습니다. 농촌 인구가 분산되어 전체 샘플링 방법을 채택할 수 있다.
(3) 다른 수준은 독립적으로 분석 될 수 있습니다. 계층화 된 샘플링의 단점은 계층화 된 변수가 부적절하게 선택되고, 레이어 내의 변형이 크고, 레이어 간 평균이 비슷하면 계층화 된 샘플링이 의미를 잃는다는 것입니다.
3, 전체 그룹 샘플링의 장점과 단점
전체 샘플 그룹의 장점은 구현이 편리하고 비용이 절약된다는 것입니다.
전체 샘플 그룹의 단점은 그룹간 차이가 큰 샘플링 오류가 단순한 임의 샘플링으로 인한 오류보다 큰 경우가 많다는 것입니다.
참고 자료:
바이두 백과-샘플링 방법