分層抽樣意思

分層抽樣（Stratified Sampling）是一種統計學上的樣本抽樣方法，它的目的是為了提高樣本的代表性。在分層抽樣中，整個目標總體被分為幾個層次或類別（稱為層次或層），然後從每個層中隨機抽取樣本。這樣做的好處是，由於每個層的樣本都來自於同質性較高的群體，因此可以更好地反映總體的特徵。

分層抽樣的步驟如下：

1. 將總體分層：根據總體的某些特徵，將總體分為幾個層次或類別。這些特徵可以是年齡、性別、收入、教育水平等。

2. 確定樣本大小：根據每個層的規模和重要性，確定從每個層中抽取的樣本大小。這通常通過設定每個層的樣本比例或確保每個層的樣本大小滿足一定的精確度來實現。

3. 隨機抽樣：在每個層中，隨機抽取樣本。這可以通過簡單隨機抽樣、系統抽樣、分層抽樣等方法來實現。

4. 組合樣本：將從每個層中抽取的樣本組合起來，形成最終的樣本。

分層抽樣的好處包括：

• 提高樣本的代表性：由於每個層的樣本都來自於同質性較高的群體，因此樣本可以更好地反映總體的特徵。

• 提高抽樣效率：通過確保每個層都有足夠的樣本，可以減少樣本總量，從而降低抽樣成本。

• 便於分析：分層抽樣可以幫助研究者更好地理解總體中不同層次的差異和關係。

分層抽樣的一個例子是，如果研究者想要了解一個城市的居民對某項政策的看法，他們可以首先將總體分為不同的層次，比如按年齡分層（年輕人、中年人、老年人），然後從每個層中隨機抽取一定數量的樣本進行調查。這樣得到的樣本將更好地反映整個城市居民對該政策的看法。