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代表性抽样是统计抽样的一种类型,研究人员试图选择能够代表较大人群的个体。 在统计抽样中,人们从一个小群体中收集数据,并试图推断出结果,对更大的群体进行归纳。 真正的代表性抽样是非常难以实现的,研究人员可能会投入大量的时间和资金来获得尽可能多的代表性样本。...
人口抽样是指为了统计分析的目的,从人口中选取一组有代表性的个体的过程。 正确执行人口抽样是非常重要的,因为错误会导致无效或误导性的数据。 在人口抽样中使用了一些技术,以确保这些个体可以用来产生数据,而这些数据又可以用来对更大的人口进行概括。...
系统抽样是一种进行研究的方法,它决定了如何选择将要研究的群体成员。许多研究工作集中于获得一个随机样本,在这个样本中,被研究人群中的每个成员都有相同的被选择的机会。另一种选择是采取简单的随机抽样,其中预定规模的每组都有相同的被选中的机会。另一种选择是系统抽样,研究人员从小组中选择一名起始成员,然后以此作为选择所有其他样本的手段。。...
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。...
便利抽样也称为随机抽样、机会抽样、意外抽样或偶然抽样。通过这种方法,研究人员使用容易接触到的对象。顾名思义,研究者选择研究对象是因为方便。便利抽样的一些例子是学生在研究中使用他们的同学,或者电视记者在街上采访人们。...
国家博客发布月,通常缩写为NaBloPoMo,是每年11月进行的为期一个月的写作练习。2006年11月,在美国博主M。肯尼迪。肯尼迪的灵感来自于每年11月举行的全国小说写作月(NaNoWriMo),他认为应该有一个博客。由于博主之间广泛的信息分发网络,NaBloPoMo的人气稳步增长。数以百计的参与者参加了第一届NaBloPoMo,而且人数似乎每年都在增加。...
数据是统计中最重要的一件事。由于实际困难,当一个假设被检验时,将无法利用来自整个人口的数据。因此,从样本中获取数据值,以推断一个种群。因为,并非所有数据都被使用;在作出的推论中存在不确定性(称为采样误差)。为了尽量减少这种不确定性,选择无偏样本是很重要的。...