① 간단한 무작위 샘플링법: 먼저 각 개인에 번호를 매긴 다음 제비를 뽑아 전체에서 샘플을 뽑는다. 이 방법은 개인간 차이가 적거나, 선택할 개체 수가 적거나, 개인 분포 세트의 연구 대상에 적용된다.
② 구역 무작위 샘플링법: 집단을 무작위로 여러 부분으로 나눈 다음, 각 사본에서 무작위로 몇 개의 개별 구성 샘플을 추출한다. 이 샘플링 방법은 보다 조직적일 수 있으며, 선택한 개인은 단순한 무작위 샘플보다 집단에 더 고르게 분포됩니다.
③ 시스템 샘플링 방법: 먼저 군중을 체계적으로 여러 그룹으로 나눈 다음 첫 번째 그룹에서 무작위로 시작 지점을 결정합니다 (예: 15 개 요소 그룹, 첫 번째 그룹의 13 개 요소 중에서 선택 결정). 다음 선택 단위는 28, 43, 50 입니다
간단한 무작위 샘플을 사용하면 매우 무작위적입니다. 1000 개의 데이터가 있는 경우 1 부터 1000 까지 번호를 매길 수 있습니다.
데이터 저장소 형식은 다음과 같습니다.
A 열에는 숫자가 저장되고 b 열에는 데이터가 저장되고 c 열에는 0 또는 1 이 저장됩니다 (데이터 선택 여부를 나타냅니다. 처음에는 모두 0 임).
그런 다음 고정 셀의 c 열에 있는 모든 데이터의 합계를 계산합니다. 공식은 다음과 같습니다.
= 합계 (c: c)
다음으로 excel 에서 1 에서 1000 사이의 난수를 생성합니다. 공식은 다음과 같습니다.
=RAND()* 1000
예를 들어, 123 을 생성하고 123 데이터의 C 열에 1 을 쓰면 이 데이터가 선택되었음을 알 수 있습니다. 중간에 중복 데이터가 생성될 수 있기 때문에/Kloc-0 을 초과할 수 있습니다. 종료 조건은 C 열의 데이터 합계가 100 과 같다는 것입니다. 즉, 65438 을 선택했습니다.
다음으로 C 열의 데이터를 내림차순으로 정렬하고 그 뒤에 1 의 데이터가 당신이 선택한 데이터입니다. 이것은 순수 무작위 샘플입니다.