기본 소개 중국어명: 샘플링 방법 mbth: 샘플링 방법 main method 1: 임의 샘플링, 계층 샘플링 main method 2: 전체 샘플링, 시스템 샘플링 분류: 임의 샘플링, 비임의 샘플링 애플리케이션: 품질 검사 임의 샘플링, 주요 방법 무작위 샘플링은 일반적으로 전체 수가 적은 경우에 사용되며, 그 주요 특징은 전체에서 하나씩 추출하는 것입니다. 무작위 샘플링은 단순 무작위 샘플링, 시스템 샘플링, 계층 샘플링 및 전체 샘플 그룹으로 나눌 수 있습니다. 주요 방법은 (1) 추첨이다. 일반적으로 추첨법은 그룹 내 N 개 개체의 번호를 매기고, 숫자 라벨에 숫자를 쓰고, 컨테이너에 숫자 라벨을 넣고, 골고루 섞고, 한 번에 하나의 숫자 라벨을 추출하고, n 회 연속 추출하여 n 회 용량을 얻는 샘플이다. 추첨법은 간단하고, 집단 중 소수에 적용된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨, 추첨) 집단에 대량의 개체가 있을 때' 골고루 혼합 집단' 이 어려울 수 있는데, 아마도 추첨으로 생성된 샘플의 대표적 차이일 것이다. (2) 난수 방법. 무작위 샘플링에서 자주 사용되는 또 다른 방법은 난수 테이블, 난수 주사위 또는 컴퓨터에서 생성된 난수를 샘플링하는 난수 방법입니다. 특징 (1) 이점: 조작이 간단합니다. (2) 단점: 전체 규모가 너무 커서 달성하기 어렵다. 계층적 샘플링은 샘플링할 때 전체 계층을 교차하지 않는 레벨로 나눈 다음 각 레벨에서 일정 수의 개인을 독립적으로 추출하여 각 레벨에서 가져온 개체를 샘플로 결합하는 방법을 정의합니다. 레이어 내 변화가 작을수록 좋을수록 레이어 간 변화가 클수록 좋습니다. 개별 수를 그룹으로 추출하는 방법을 계층화한 후 각 레이어에서 간단한 임의 샘플링을 수행합니다. 서로 다른 그룹에서 추출한 개체 수는 일반적으로 (1) 등수 할당법, 즉 레이어당 같은 수의 개체를 할당하는 세 가지 방법이 있습니다. (2) 등비 분배법, 즉 각 층에서 추출한 개체 수는 해당 그룹의 개체 수에 대한 비율과 같습니다. (3) 최적 할당법, 즉 각 층에서 추출한 샘플 수와 총 추출 샘플 수의 비율은 해당 계층의 분산과 각 분산의 합계의 비율과 같습니다. 장점 (1) 은 샘플링 오류를 줄이고, 계층화 후 레이어 내의 균일성을 증가시켜 관찰의 가변성과 각 레이어의 샘플링 오류를 줄입니다. 샘플 함량이 같은 경우 계층 샘플의 총 표준 오류는 일반적으로 단순 임의 샘플링, 시스템 샘플링 및 전체 샘플 그룹보다 작습니다. (2) 샘플링 방법은 유연하여 각 레이어에 따라 레이어마다 다른 샘플링 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 지역 주민들의 질병 유행 정도는 도시와 농촌의 두 단계로 나뉜다. 도시 인구가 집중되다. 시스템 샘플링 방법을 고려할 수 있습니다. 농촌 인구가 분산되어 전체 샘플링 방법을 채택할 수 있다. (3) 다른 수준은 독립적으로 분석 될 수 있습니다. 계층화 된 샘플링의 단점은 계층화 된 변수가 부적절하게 선택되고, 레이어 내의 변형이 크고, 레이어 간 평균이 비슷하면 계층화 된 샘플링이 의미를 잃는다는 것입니다. 전체 샘플 그룹은 전체 샘플 그룹 (전체 샘플 그룹이라고도 함) 을 정의하며, 그룹의 모든 단위를 서로 교차하지 않고 중복되지 않는 여러 모음으로 결합하여 그룹이라고 합니다. 샘플이 그룹 단위로 샘플링되는 샘플링 방법입니다. 전체 샘플 그룹을 적용할 때 각 그룹은 그룹 내 단위 간 차이가 크고 그룹 간 차이가 작다는 좋은 대표성을 가져야 합니다. 장점과 단점 전체 샘플 그룹의 장점은 구현하기 쉽고 비용을 절감할 수 있다는 것입니다. 전체 샘플 그룹의 단점은 그룹간 차이가 큰 샘플링 오류가 단순한 임의 샘플링으로 인한 오류보다 큰 경우가 많다는 것입니다. 구현 단계는 다음과 같습니다. 먼저 군중을 I 그룹으로 나눈 다음 I 그룹 시계에서 여러 그룹을 선택하여 해당 그룹의 모든 개인 또는 단위를 조사합니다. 샘플링 프로세스는 다음 단계로 나눌 수 있습니다. (1) 클러스터의 태그를 결정합니다. (2) 그룹을 서로 겹치지 않는 여러 부분으로 나눕니다. 각 부분은 하나의 그룹입니다. (3) 샘플 양에 따라 추출할 그룹 수를 결정합니다. (4) 간단한 무작위 샘플링 또는 시스템 샘플링 방법을 사용하여 I 그룹에서 일정 수의 그룹을 추출합니다. 예를 들어 중학생이 근시를 앓고 있는 상황을 조사하고, 이전 수업에서 통계를 진행한다. 제품 검사를 실시하다. 1h 에서 생산된 모든 제품은 8h 마다 샘플링 검사 등을 한다. 전체 샘플 그룹과 계층화 된 샘플의 차이는 비슷하지만 실제로는 매우 다릅니다. (1) 계층 샘플링은 계층 간 차이가 크고, 계층 내 개인 또는 단위 차이가 작으며, 전체 샘플링 요구 사항 그룹 간 차이가 적고, 그룹 내 개인 또는 단위 차이가 크다. (2) 계층적 샘플의 샘플은 각 층에서 추출한 여러 단위 또는 개인으로 구성되며, 전체 샘플 그룹은 전체 그룹 추출이거나 전체 그룹이 추출되지 않습니다. 시스템 샘플링은 시스템 샘플을 기계 샘플링 및 등거리 샘플링이라고도 합니다. 집단 중 개인이 비교적 많을 때 간단한 무작위 샘플링을 채택하는 것은 비교적 번거롭다. 이때 무리를 여러 개의 균형 잡힌 부분으로 나누어 미리 결정된 규칙에 따라 각 부분에서 개인을 추출하여 필요한 샘플을 얻을 수 있습니다. 이 샘플을 시스템 샘플이라고 합니다. 일반적으로 단계 n 용량의 전체 샘플을 샘플링하려면 (1) 먼저 전체 엔티티에 번호를 매기는 단계를 따릅니다. 때로는 학호, 수증번호, 문패 등 개인 번호를 직접 사용할 수 있다. (2) 세그먼트 간격, 세그먼트 수를 결정하고 (샘플 양) 이 정수일 때 취합니다. (3) 첫 번째 단락에서 간단한 무작위 샘플링을 통해 첫 번째 개체 수를 결정합니다. (4) 일정한 규칙에 따라 샘플을 채취한다. 일반적으로 두 번째 개체 수 () 를 더한 다음 전체 샘플을 얻을 때까지 세 번째 개체 수를 더하는 방식입니다.