分层抽样法简介

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分层抽样法，又称类型抽样，是一种统计抽样方法，它将总体单元按照特定的属性特征划分成若干个层次或类型，然后在每个层次中随机抽取样本。这种方法的优点在于，通过分类分层，增强了样本的代表性，适用于总体复杂、差异大、单位众多的情况。

实施分层抽样的步骤包括：首先，将总体单元根据主要标志进行分组，如性别在啤酒品牌知名度研究中的应用。其次，确定各层的总体比例，并计算每层应抽取的样本数。常见的分层变量包括性别、年龄、教育程度和职业等。分层抽样允许在各层之间采取不同的抽样策略，如定比、奈曼法或非比例分配，以优化样本的代表性。

在实际应用中，如税务稽查，分层抽样可以提高抽样精度，减少抽查样本量。分层抽样涉及的关键步骤包括确定样本规模的分配，以及汇总各层检查结果生成总体估计。这需要对各层子总体的容量和标准差有深入了解，并结合随机数表法或系统选样法进行样本抽取。

总的来说，分层抽样法是通过科学分组和抽样结合，确保从复杂总体中抽取的样本具有高度代表性，适用于需要提高精确度和效率的调查或审计活动。

扩展资料

分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。