1. 순수 무작위 샘플링: 전체 용량을 분류하지 않고, 무작위성 원칙에 따라 샘플 용량을 하나씩 샘플링합니다.
순수 무작위 샘플링을위한 일반적인 샘플링 방법
1) 추첨 방법: 모든 총 용량을 번호를 매겨 적절한 숫자로 작성한 다음, 미리 정해진 샘플 용량이 추출될 때까지 숫자를 충분히 섞어서 하나씩 추출한다.
단점: 전체 용량이 큰 경우, 번호라벨을 붙이는 작업량이 많아 골고루 섞기 어렵다.
2) 난수 방법: 알파벳순이나 ID 번호와 같은 편리한 방법 (예: 알파벳순이나 ID 번호, 총 용량 번호 지정, 난수 테이블을 사용하여 총 용량 N 에서 무작위로 N (샘플 용량) 수를 추출합니다. 숫자에 없는 숫자는 건너뜁니다.
둘째, 등거리 샘플링: 먼저 전체 단위를 관련 기호 (또는 관련되지 않은 기호) 별로 대기한 다음 거리나 일정한 간격으로 샘플 단위를 샘플링합니다. 필요에 따라 추출할 샘플 셀 수 (N) 와 총 셀 수 및 합계 (N) 를 사용하여 샘플 셀 간의 거리와 간격 (K=N/n) 을 계산한 다음 이 간격에 따라 원하는 샘플 셀을 순차적으로 추출할 수 있습니다.
등거리 샘플링의 예
모 기업 직원 5000 명, 현재 무작위로 100 명을 뽑아 가계소득 조사를 하고 있다.
추출 방법: 연구 목적과 직접적인 관련이 없는 이름 획에 따라 군중을 배열하고, 군중을 K=5000/ 100=50 개로 나누고, 1 에서 50 번째 무작위로 한 사람을 뽑는다 (예:/kloc-)
등거리 샘플링의 이점: (1) 샘플의 샘플 단위가 전체적으로 고르게 분산되도록 보장합니다. (2) 샘플링 프로세스를 단순화합니다.
등거리 샘플링에 주의해야 합니다. 샘플링 간격이나 샘플링 거리가 현상 자체의 리듬이나 주기 주기와 일치하지 않도록 합니다.
셋. 전형적인 샘플링
유형 샘플링: 전체 및 전체 단위의 모든 단위를 하나의 주요 플래그로 그룹화한 다음 각 그룹에서 순수 임의 샘플링 또는 등거리 샘플로 일정 수의 조사 단위를 선택하여 원하는 샘플을 형성합니다.
적용 범위: 전체 상황이 복잡하고, 유형이나 계층 간의 차이가 크고, 전체 단위가 많은 경우에 주로 적용됩니다. 계층화는 레이어 내 셀 간의 차이를 줄이고 레이어 간 차이를 확장합니다.
(1) 비례 샘플링 유형
그룹당 총 단위 수에 비례하여 그룹당 샘플 단위 수를 할당합니다. 즉, 각 유형에서 추출된 샘플 셀의 수 ni 와 해당 유형의 모든 셀 Ni 의 비율은 동일합니다. 이는 샘플 셀의 총 수 N 과 셀의 총 수 N 의 비율과 같습니다.
각 유형 그룹에서 추출된 샘플 단위 수는 다음과 같습니다.
샘플 대 샘플 수량: 사전 정의된 비율 (n/N) 에 따라 각 Ni 단위 세트에서 ni 단위를 선택하여 샘플 전체를 구성합니다. 샘플 수량은 다음과 같습니다.
N = n1+N2+n3+...+NK =
(2) 샘플링에 적합한 유형
샘플 단위 수를 샘플링할 때 각 유형 그룹에 포함된 단위 수가 다르고 기호의 변형 정도 () 가 다르다는 점을 고려해야 합니다. 변이도가 큰 유형 그룹 () 은 더 많은 단위를 샘플링해야 하고, 변이도가 작은 유형 그룹 () 은 더 적은 단위를 샘플링해야 하며, 각 유형 그룹의 변이도 () 가 모든 유형 그룹의 변이도 합계의 비율과 같도록 해야 합니다.
또한 다양한 유형 그룹의 단위 수와 변형 정도를 함께 고려하여 모든 유형 그룹 합계의 비율이 또는, 즉:
넷째, 전체 샘플 그룹
전체 및 전체에서 그룹 (또는 그룹) 단위로 순수 무작위 또는 등거리 샘플링 방법으로 여러 그룹 (또는 그룹) 을 추출한 다음 추출된 모든 그룹 (또는 그룹) 의 모든 단위를 하나씩 조사합니다.
다섯째, 다단계 샘플링
여러 샘플링 프로그램을 여러 단계로 나눈 다음 단계별로 샘플링하여 전체 샘플링 프로세스를 완료합니다.
적용 범위: 전체 단위가 많고 분포가 넓습니다. 한 번의 샘플을 통해 샘플을 선택하는 것은 매우 어렵기 때문에 이때 다단계 샘플링을 채택한다.
다단계 샘플링의 예
중국의 농업 생산량에 대해 샘플링 조사를 진행하다.
샘플링 방법은 성 () 이 먼저 현을 뽑고, 현 () 내 향촌 () 을 뽑은 다음, 뽑은 향촌 () 에서 구획을 뽑은 다음, 마지막으로 뽑은 구획에서 단위를 뽑는 것이다.