대체가있는 간단한 무작위 샘플링은 전체적으로 무작위로 샘플 단위를 추출하고, 관찰 결과를 기록하고, 전체로 다시 가져온 다음, n 단위가 채워질 때까지 두 번째 등을 추출합니다.
단위는 반복적으로 그려질 수 있으며, 정보가 겹치기 쉽고, 추정 효율성에 영향을 미치며, 거의 사용되지 않습니다.
2. 간단한 무작위 샘플을 다시 넣지 마십시오.
N 개의 단위를 포함하는 군체에서 무작위로 셀을 추출하고, 하나는 다시 넣지 않고, 샘플링되지 않은 모든 단위의 중간 확률에서 N 개의 셀이 추출될 때까지 다음 단위를 추출한다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
셀당 한 번만 그릴 수 있으며, 샘플 셀 반복 그리기로 인해 겹침 정보가 제공되지 않으며, 다시 넣는 샘플보다 샘플링 오류가 적습니다.
3. 계층 샘플링
먼저 전체를 특정 규칙에 따라 여러 레이어로 나눈 다음 다른 레이어에서 무작위로 샘플을 추출하여 결과 샘플을 레이어 샘플이라고 합니다. 각 레벨의 샘플이 단순 임의 샘플인 경우 계층적 임의 샘플이라고 합니다.
4. 시스템 샘플링
시스템 샘플링은 그룹 내의 모든 셀을 특정 순서로 정렬하여 지정된 범위 내에서 초기 단위를 무작위로 추출한 다음 미리 지정된 규칙에 따라 다른 샘플 단위를 추출하는 것을 의미합니다. 가장 간단한 시스템 샘플링은 등거리 샘플링입니다.
5. 중첩 샘플링 방법
전체 샘플 그룹은 그룹의 모든 기본 단위를 특정 규칙에 따라 겹치지 않는 그룹으로 나누는 것입니다. 샘플링할 때 그룹을 직접 추출하고, 선택한 그룹에 대해 모든 기본 단위를 조사하고, 선택하지 않은 그룹을 조사하지 않습니다.
확장 데이터
확률 샘플링은 다음과 같은 장점이 있습니다. 조사자는 다양한 연령과 계층의 사람들에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 샘플링 오류를 추정할 수 있습니다. 조사 결과는 인구를 추론하는 데 사용될 수 있다. -응?
예를 들어 확률 샘플링 방법을 사용한 조사에서 응답자의 5% 가 구체적인 답을 제시한 경우 조사자는 이 비율을 샘플링 오차와 결합하여 전반적인 상황을 요약할 수 있습니다.
반면에 확률 샘플링에는 몇 가지 단점이 있습니다. 대부분의 경우 같은 크기의 확률 샘플 비용이 비확률 샘플보다 높습니다. 확률 샘플링은 비 확률 샘플링보다 계획하고 구현하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. 따라야 할 샘플링 계획 이행 프로그램은 데이터 수집 시간을 크게 증가시킬 것이다.
바이두 백과-확률 샘플링