什么是整群抽样？(cluster sampling?)
整群抽样是一种生成特定人群统计数据的技术。它具有获得适当样本所需的特定格式，尽管这种抽样有助于准确测量某些信息，但它不像简单的随机抽样那样准确，因为在简单的随机抽样中，相同大小的所有组都有相同的被选择的确切机会。尽管使用随机样本缺乏保证，但在商业和其他应用程序中经常使用集群抽样。
创建集群样本的基本过程是将整个群体划分为一些有意义的组。例如，麦当劳（McDonald's®）可能想知道他们菜单上最受欢迎的菜是什么。他们可能会为每个麦当劳商店创建一个集群/组。然后，他们会从这些群体中挑选一些，并从该群体中的所有人中获取样本。他们可以跟踪每一位顾客的订单，决定哪一个菜单项最受欢迎，或者调查顾客的饮食情况，但公司只会调查或跟踪所选群体中的人；他们还试图让所有人都在选定的集群中。。
这种类型的采样在大型投票之夜非常流行。选民选区之间存在着自然的划分，但通过选择一些选区并在所选选区进行调查或使用出口民调，通常可以很好地了解哪些议题或当选官员似乎在获胜。结果被外推到整个人群中，而且他们通常相当具有代表性。
当人们学习统计学时，他们经常发现，与分层抽样的特征相比，记住整群抽样的特征是一项挑战。两者有一些相似之处和关键差异，值得理解。
在分层抽样中，人口也被分成若干组，尽管组的数量往往较小。人口可以按性别、年龄、收入和居住地区进行划分，比较各组的结果可能是进行分层抽样的部分原因。分层方法和聚类方法之间巨大而明显的区别在于，当创建组时，从每个组或层中选择一些成员。对于集群，创建集群时，将使用部分集群的全部人口。。
这种方法的作用程度往往取决于所评估的内容以及人口集群所代表的多样性。比如说，一位统计学家决定在一个共和党占主导地位的州划分选区，并创建一些选区的集群，以寻找对全国选举的预测。这些结果可能有偏差，不能代表美国的全部人口。另一方面，在共和党或民主党的州进行的带退出投票的整群抽样可以很好地反映各个州的投票趋势。。
- 发表于 2022-01-02 09:19
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- 分类：商业金融
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