簡單隨機與分層隨機的區別是什麼？

在統計分析中，“總體”是存在的觀察或資料的總集。然而，測量人口中的每個個體或資料點往往是不可行的。相反，研究人員依賴於樣本。樣本是一組來自人群的觀察結果。抽樣方法是從總體中抽取樣本的過程。...

簡單隨機與分層隨機抽樣：綜述

在統計分析中，“總體”是存在的觀察或資料的總集。然而，測量人口中的每個個體或資料點往往是不可行的。相反，研究人員依賴於樣本。樣本是一組來自人群的觀察結果。抽樣方法是從總體中抽取樣本的過程。

簡單隨機樣本和分層隨機樣本是獲取樣本的常用方法。簡單隨機樣本用於表示整個資料群體，並隨機選擇人群中的個人，而不考慮任何其他因素。

另一方面，分層隨機抽樣首先根據共同特徵將人群分成更小的群體或階層。因此，分層抽樣策略將確保每個分組的成員都包含在資料分析中。

關鍵要點

簡單隨機和分層隨機樣本是統計測量工具。
一個簡單的隨機樣本需要整個人口中的一小部分基本資料來表示整個資料集。
人口被分成具有相似特徵的不同群體，從中抽取分層隨機樣本。

簡單隨機抽樣

簡單隨機抽樣是一種統計工具，用於描述從資料總體中抽取的非常基本的樣本。這個樣本相當於整個人口。

當關於資料總體的可用資訊非常少，當資料總體的差異太大而無法劃分為不同的子集，或者當資料總體中只有一個明顯的特徵時，通常使用簡單隨機樣本。

例如，一家糖果公司可能希望研究其客戶的購買習慣，以確定其產品線的未來。如果有10000個客戶，它可以使用從這些客戶中選擇100個作為隨機樣本。然後，它可以將從這100個客戶那裡得到的資訊應用到其他客戶群中。

統計學家將設計一個詳盡的資料總體列表，然後在這個大群體中隨機選取一個樣本。在這個樣本中，每個人口成員都有平等的機會被選為樣本的一部分。可透過兩種方式選擇：

透過手工抽獎，每個人都有一個號碼。然後有人隨機抽取數字，將其包含在樣本中。這是最好的使用時，看看一個小組。
計算機生成的取樣。這種方法最適用於較大的資料集，使用計算機來選擇樣本，而不是人類。

使用簡單的隨機抽樣，研究人員可以對特定人群進行概括，並避免任何偏見。這有助於確定如何作出未來的決定。從而使糖果公司從上面的例子中可以利用這個工具開發出一種新的糖果風味，以生產出基於目前口味的100名客戶。但是記住，這些都是概括，所以有錯誤的餘地。畢竟，這是一個簡單的示例。這100個客戶可能無法準確地反映整個人群的口味。

分層隨機抽樣

與簡單的隨機樣本不同，分層隨機樣本用於很容易分成不同子組或子集的總體。這些組是基於一定的標準，然後根據組的大小和人口的比例從每個組中隨機選擇元素。

這種抽樣方法意味著將從每個不同的群體中進行選擇，其規模取決於其在整個人口中的比例。但研究人員必須確保地層不重疊。人口中的每個點必須只屬於一個階層，因此每個點都是相互排斥的。重疊的地層會增加包含某些資料的可能性，從而使樣本傾斜。

糖果公司可決定採用隨機分層抽樣法，將100名顧客分成不同的年齡組，以幫助確定其生產的未來。

投資組合經理可以使用分層隨機抽樣，透過複製債券指數等指數來建立投資組合。

與簡單隨機抽樣相比，分層抽樣有一些優點和缺點。因為它使用特定的特徵，它可以提供一個更準確的代表性的人口基於什麼是用來劃分為不同的子集。這通常需要較小的樣本量，這可以節省資源和時間。此外，研究人員還可以從每一層中選取足夠的樣本點，對每一層進行單獨的分析。

但是分層抽樣比隨機抽樣需要做更多的工作。研究人員必須單獨跟蹤和驗證每一層的資料，與隨機抽樣相比，這可能需要更多的時間。

發表於 2021-06-17 15:42
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分類：金融

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