1, 개념이 다릅니다
단순 무작위 샘플 (단순 무작위 샘플, 순수 무작위 샘플 및 SRS 샘플이라고도 함) 은 총 N 단위에서 무작위로 N 단위를 샘플로 추출하여 가능한 각 샘플이 선택될 확률을 동일하게 만드는 샘플링 방법입니다.
계층화 된 샘플링 방법은 유형 샘플링 방법이라고도 합니다. 서로 다른 하위 그룹 (또는 레이어) 으로 나눌 수 있는 전체에서 정해진 비율에 따라 서로 다른 레이어의 샘플 (개인) 을 무작위로 추출하는 방법입니다.
시스템 샘플링 방법은 등거리 샘플링 또는 기계 샘플링 방법이라고도 하며, 특정 샘플링 거리에 따라 전체적으로 샘플을 추출합니다. 용량이 N 인 전체로부터 용량이 N 인 샘플을 추출하려면 전체를 균형 잡힌 부분으로 나누고 미리 정해진 규칙에 따라 각 부분에서 개인을 추출하여 원하는 샘플의 샘플링 방법을 얻을 수 있습니다.
2. 다른 특징
단순 무작위 샘플링은 각 샘플 단위가 추출될 확률이 동일하다는 특징이 있으며, 샘플의 각 단위는 완전히 독립적이며, 이들 사이에는 일정한 상관 관계와 배제성이 없다는 것입니다.
계층 샘플링은 단순 무작위 샘플링보다 더 중요한 잠재적 통계 효과를 가지고 있습니다. 즉, 같은 전체에서 두 개의 샘플을 꺼내면 하나는 레이어 샘플이고 다른 하나는 단순한 임의 샘플이면 레이어 샘플의 오차가 더 작습니다. 반면, 목표가 특정 샘플링 오류 수준을 얻는 것이라면 작은 계층 샘플이 이를 달성합니다.
시스템 샘플링은 조작이 간단하고 집행에서 오류가 발생하기 쉽지 않기 때문에 사람들이 생산 현장에서 기꺼이 사용하는 것이 특징이다.
둘째, 연락
세 가지 샘플링 방법의 샘플링 과정에서 각 개인이 뽑힐 가능성은 같다. 계층 샘플링의 초기 부분은 단순 임의 샘플링을 사용하고, 각 계층 시스템 샘플링은 단순 임의 샘플링 또는 시스템 샘플링을 사용합니다.
확장 데이터:
샘플링법
단순 무작위 표본 추출의 가장 기본적인 샘플링 방법. 반복 샘플과 반복되지 않는 샘플로 나뉩니다. 반복 샘플에서 각 추출된 단위는 여전히 전체를 반환하며 샘플의 단위는 여러 번 추출될 수 있습니다. 반복되지 않는 샘플에서 추출된 단위는 전체적으로 다시 배치되지 않으며 샘플의 단위는 한 번만 추출할 수 있습니다. 사회 조사는 반복되지 않는 샘플을 사용합니다.
간단한 무작위 샘플링의 구체적인 방법은 다음과 같습니다.
직접 선택법
직접 샘플링 방법, 즉 전체적으로 직접 무작위 샘플링. 예를 들어, 검사를 위해 선반에서 무작위로 여러 상품을 추출합니다. 농산물 시장 노점에서 몇 개의 노점을 선택하여 조사하거나 참관하다.
제비뽑기
먼저 군체의 모든 개체에 번호를 매기고 (번호 범위는 1 n 이 될 수 있음), 모양 크기가 같은 숫자에 번호를 적어 공, 카드, 쪽지 등이 될 수 있습니다. 이 숫자들을 같은 상자에 넣고 골고루 섞는다.
제비를 뽑을 때 1 숫자를 뽑을 때마다 용량이 인 샘플을 얻는다. 개인의 번호를 매길 때도 기존 번호를 사용할 수 있다. 예를 들어 반 전체에서 샘플을 추출할 때 학생의 학번, 좌석 번호 등을 사용할 수 있다. 추첨법은 간단하고 쉬워서 전체 군체 중 개인이 많지 않은 상황에 적용된다.
난수 표법
난수 테이블 방법, 즉 난수 테이블을 도구로 사용하여 샘플링합니다. 난수 테이블이라고도 하는 난수 테이블 (예 참조) 은 나중에 참조할 수 있도록 10 숫자를 0 에서 9 까지 무작위로 한 테이블로 정렬합니다. 가로읽기, 세로읽기, 인터레이스 읽기가 모두 불규칙하다는 것이 특징이다. 따라서 이 표를 샘플링에 사용하면 무작위 원칙의 실현을 보장하고 샘플링 작업을 단순화할 수 있습니다.
단계는 다음과 같습니다.
1, 전체 범위를 결정하고 단위 번호를 정렬합니다.
샘플의 양을 결정하십시오.
3. 샘플 단위를 샘플링합니다. 즉, 난수 테이블의 임의의 숫자부터 시작하여 일정 순서 (위, 아래, 왼쪽, 오른쪽) 또는 간격으로 읽고, 범위 내의 수를 선택하고, 범위 밖의 수를 선택하지 않고, 미리 결정된 샘플 양에 도달할 때까지 반복 수를 선택하지 않습니다.
4. 선택한 숫자를 정렬하고 해당 단위명을 나열합니다.
난수 테이블을 사용하여 샘플을 추출하는 방법을 보여 줍니다.
시작 판독값 수가 임의로 선택된 경우 읽기 방향은 오른쪽, 왼쪽, 위, 아래 등이 될 수 있습니다.
위의 두 자리 수를 읽는 과정에서 일련의 두 자리 수를 얻습니다. 불합격과 중복 숫자를 제거한 후, 순차적으로 나타나는 숫자는 군체에서 차례로 추출한 개인의 수로 볼 수 있다.
난수 테이블에서 각 위치에 나타나는 숫자의 확률이 동일하기 때문에 매번 어느 두 자릿수의 숫자를 읽을 확률도 동일합니다. 즉, 전체에서 어느 개인의 수를 추출할지 알 수 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 난수, 자기관리명언) 따라서 난수 표를 사용하여 샘플을 추출하면 각 개인이 추출 될 확률이 동일함을 보장합니다.
시스템 샘플링 방법은 조작이 간단하기 때문에, 실행 중 오류가 발생하기 쉽지 않기 때문에, 사람들은 생산 현장에서 기꺼이 사용한다. 제품이 일정 기간 동안 정기적으로 샘플링되어 검사되는 경우 시스템 샘플링 방법의 예로 볼 수 있습니다.
단계:
1, 번호: 먼저 군중 속의 N 개 개체에 번호를 매기고, 때로는 자신의 개인이 가져온 숫자 (예: 학호, 문패) 를 직접 사용할 수 있다.
2. 할인: 할인 간격 k, 할인 번호를 결정합니다. N/n(n 은 샘플 크기) 이 정수인 경우 k = n/n 을 취합니다.
3. 첫 번째 개체 수 결정: 첫 번째 단락에서 간단한 무작위 샘플링을 통해 첫 번째 개체 수 l(l≤k) 을 결정합니다.
4. 샘플링: 일정한 규칙에 따라 샘플링합니다. 일반적으로 구간 K 에 L 을 더하면 두 번째 개체 수 (l+k), K 를 더하면 세 번째 개체 수 (l+2k) 등을 얻을 수 있습니다.
Baidu 백과 사전-간단한 무작위 샘플링
바이두 백과-시스템 샘플링
Baidu 백과 사전-계층 적 샘플링