단순 무작위 샘플링
1, 정의:
한 종족에 N 개의 개체가 포함되어 있는데, 그 중 하나씩 N 개의 개체를 샘플로 추출한다 (n≤N). 집단의 모든 개인이 같은 기회를 가지고 있다면, 이 샘플링 방법을 단순 무작위 샘플링이라고 합니다.
2. 두 가지 일반적인 간단한 무작위 샘플링 방법:
(1) 추첨법: 그룹 내 N 개 개체의 번호를 매기고, 숫자 레이블에 숫자를 쓰고, 컨테이너에 숫자 라벨을 넣고, 고르게 섞고, n 회 연속, 한 번에 하나의 숫자 라벨을 추출하여 n 용량의 샘플을 얻습니다.
(2) 난수 방법: 난수 테이블, 난수 주사위 또는 컴퓨터에서 생성된 난수를 사용하여 샘플링합니다. 난수 테이블은 숫자 0, 1, 2, ..., 9 로 구성되며, 각 숫자는 테이블의 각 위치에서 동일한 기회를 갖습니다.
시스템 샘플링
1, 정의:
시스템 샘플링은 그룹 내 개인의 번호를 매기고 균등하게 그룹화하는 것입니다. 첫 번째 그룹은 간단한 임의 샘플로 첫 번째 샘플을 가져온 다음 그룹화된 간격 (샘플 거리) 으로 추가 샘플을 추출합니다. 이 방법을 등거리 샘플링 또는 기계 샘플링이라고도 합니다.
2. 시스템 샘플링 단계:
(1) 먼저 전체 n 개 개체의 번호를 매깁니다. 때로는 학호, 수증번호, 문패 등 개인 번호를 직접 사용할 수 있다.
(2) 분할 간격 k 와 분할 수를 결정합니다. (n 은 샘플 크기) 가 정수인 경우 k= 를 사용합니다.
(3) 1 세그먼트에서 간단한 무작위 샘플링을 통해 첫 번째 개인의 수 L(L≤k) 을 결정합니다.
(4) 특정 규칙에 따라 샘플을 추출합니다. 일반적으로 구간 K 플러스 L 은 두 번째 개체 수 (L+k), K 를 더하면 세 번째 개체 수 (L+2k) 등을 얻을 수 있습니다.
참고: 정수가 아닌 경우 전체 (단순 무작위 샘플링) 에서 무작위로 몇 개의 개체를 제외하여 전체 나머지 개체를 샘플 크기에 따라 균등하게 나눌 수 있습니다.