在为研究选择抽样方法时，了解集群抽样和分层抽样之间的区别很重要。整群抽样从一个群体中随机选择参与者组（群），而分层抽样将群体划分为多个阶层，并从每个阶层中随机抽样。这篇博客文章将讨论每种抽样方法的优点和局限性，以便您能够做出明智的决定，决定哪种方法适合您的研究项目。

什么是聚类抽样(cluster sampling)？

聚类抽样是一种概率抽样，其中首先将总体划分为组或聚类，然后选择聚类样本。这种方法的优点是可以用来研究难以接近的人群。例如，如果一位研究人员想研究一群生活在偏远地区的人，那么采访人群中的每一个人是不切实际的。然而，通过选择聚类样本，研究人员仍然可以获得一个具有代表性的样本。集群抽样的另一个优点是可以用于研究稀有种群。

例如，如果研究人员想要研究一种罕见疾病，那么很难找到足够的病例来使用简单的随机抽样进行研究。然而，通过选择集群样本，研究人员可以增加找到足够案例进行研究的机会。聚类抽样也有一些缺点。首先，由于人口被划分为多个群体，抽样误差的机会增加了。其次，这种方法可能比其他方法（例如简单的随机抽样）更昂贵和耗时。然而，聚类抽样是一种有用的工具，可以用于各种情况。

什么是分层抽样(stratified sampling)？

分层抽样是一种概率抽样，将人口分为子组（阶层），并从每个阶层中选择一个单独的样本。当研究人员希望确保人口中的每个阶层在样本中的比例与其在人口中的比例时，使用分层抽样。当群体中不同的子群体感兴趣或群体规模非常不同时，可以使用这种方法。分层采样还可以通过减少地层内的可变性来提高估计的精度。例如，如果地层内部存在较大的差异，那么分层抽样可以比简单的随机抽样提供更精确的估计。分层抽样是研究人员设计研究时使用的有力工具。

簇(cluster)和分层抽样(stratified sampling)的区别

聚类和分层抽样都是从总体中选择代表性样本的方法。当群体太大，无法作为一个整体进行研究，并且无法确定群体的所有成员时，使用聚类抽样。当人口可以分为不同的群体或阶层时，使用分层抽样。分层样本的选择是基于每个阶层在人口中的比例。在整群抽样和分层抽样中，随机选择过程用于选择样本中包含的单位。

聚类抽样比分层抽样精度低，但成本低，耗时长。分层抽样需要更多的规划，但它提供了更准确的结果。在选择这两种方法时，研究人员必须考虑研究目标和可用资源。

结论

当群体是异质的时，使用聚类抽样，而当群体是同质的时，则使用分层抽样。一般来说，集群抽样产生了更准确的样本，因为它来自人口的不同部分，但分层抽样通常被视为更公平。