分层抽样的特点和应用场合（什么是分层抽样）

本文目录

• 什么是分层抽样
• 整群抽样和分层抽样区别
• 分层抽样法的简介
• 什么是分层抽样举个例子
• 数理统计法分层法的特点有哪些
• 分层抽样的特点
• 分层抽样的特点主要包括
• 分层抽样适用特征
• 分层抽样有什么优缺点
• 简单的随机抽样、系统抽样、分层抽样各自优缺点

什么是分层抽样

分层抽样也称为分类抽样或类型抽样，是将抽样总体按某一标识分层，然后从每层中抽取样本单位构成样本进行数据采集和参数估计的方法和过程。
分层抽样是社会调查实务中经常用的抽样技术，它具有以下特点。
（1）分层抽样按层进行调查，便于操作、方便管理。
（2）分层抽样中各层的抽样相对独立，可以分别估计出各层总体参数数值。
（3）当抽样总体各层之中各单位标识变异程度较小，且各层之间的标识变异程度较大时，分层抽样可以显著提高抽样效率。

整群抽样和分层抽样区别

整群抽样和分层抽样区别如下：

（1）特点不同：

分层抽样：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。

整群抽样：整群抽样实施方便、节省经费；但是整群抽样是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。

（2）方式不同：

分层抽样的样本时从每个层内抽取若干单元或个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取。

分层抽样：某公司的雇员按照部门（销售部、市场部、研究部、广告部）分层，在每一个部门随机抽取10名雇员。

整群抽样：福尔摩斯特旅馆连锁店有10家酒店，从中随机地选取5家，对被选出的每家酒店的全部雇员进行调查。

（3）应用方式不同：

分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。

应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。

（4）目的不同

分层抽样的目的主要是缩小抽样误差，满足推断子总体数量特征的需要，而整群抽样的目的主要是扩大抽样单位，简化组织工作。

适用场合：分层抽样用于层间差异大而层内差异小时，以及为了满足分层次管理决策的需要。分）整群抽样用于群间差异小而群内差异大时，或只有经群体为抽样单位的抽样框等。

分层抽样法的简介

分层抽样法，也叫类型抽样法。就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。分层抽样的特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。
分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关心的总体特征相关。例如，正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性的不同，那么性别应是划分层次的适当标准。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样与简单随机抽样相比，往往选择分层抽样，因为它有显著的潜在统计效果。也就是说，如果从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
分层抽样又称分类抽样或类型抽样。将总体划分为若干个同质层，再在各层内随机抽样或机械抽样，分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。分层抽样根据在同质层内抽样方式不同，又可分为一般分层抽样和分层比例抽样，一般分层抽样是根据样品变异性大小来确定各层的样本容量，变异性大的层多抽样，变异性小的层少抽样，在事先并不知道样品变异性大小的情况下，通常多采用分层比例抽样。 各层样本数的确定方法有3种：
①分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如，样本大小n=50，总体N=500，则n/N=0.1 即为样本比例，每层均按这个比例确定该层样本数。
②奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。
③非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时，为使该层的特征在样本中得到足够的反映，可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。 在调查实践中，为提高分层样本的精确度实际上要付出一些代价。通常，现实正确的分层抽样一般有三个步骤：
首先，辩明突出的（重要的）人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明，一般来说，识别出 6 个重要的显著特征后，再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
第二，确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显著的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
最后，调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。 总体中赖以进行分层的变量为分层变量，理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。
分层抽样是将总体按照一定标志分成若干层，分别从各层中抽检一定数量样本，最后汇总推算所需的总体估计量的一种统计抽样技术。在变量抽样税务稽查中合理地运用分层抽样法，可以提高抽样的精确度，减少需要抽查的样本。在运用分层抽样法时，需要对总体进行重新组织整理，计算工作复杂。因此，只有当被查总体中大部分项目（的金额）分布均匀，少数项目属于高金额或低金额之类的异常项目时，运用分层抽样法才有意义。
运用分层抽样税务稽查方法时，各层样本抽查方法是相对独立的，可以是随机数表法，也可以是系统选样法。分层抽样法研究的重点，一是如何计算总的样本规模和如何将样本在各层进行分配；二是如何将各层检查结果汇总推算总体估计量。
1．样本规模的确定及在各层间的分配
在分层抽样法中，样本规模仍然按照总体计算，然后再把它分配到各层。分层抽样法中样本规模的确定，需要首先了解各层子总体容量及其标准差。
2．各层检查结果的汇总
决定了各层样本规模之后，税务稽查人员即可按照计划的抽样组织方式和税务稽查检查大纲开始实施抽样税务稽查。经过对选取样本的检查计算，可以得到各层平均值（或平均差错额）和实际样本标准差等项资料，在此基础上，税务稽查人员需要将它们汇总，形成对总体的点估计和区间估计。

什么是分层抽样举个例子

分层抽样简单例子有例如，一个单位的职工有500人，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50岁以上的有95人。

为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽取。因为样本容量与总体的个数的比为1：5，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5，95/5，即25，56，19。

分层抽样的特点

分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关心的总体特征相关。

例如，正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性的不同，那么性别应是划分层次的适当标准。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。

分层抽样与简单随机抽样相比，往往选择分层抽样，因为它有显著的潜在统计效果。也就是说，如果从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本。

那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。

数理统计法分层法的特点有哪些

数理统计法特点有这些：
1、广泛适用性：数理统计法适用于各类不同的数据和问题，可解决各种复杂的研究问题。
2、数量分析：数理统计法能够将定量数据转化为数学模型并进行处理和分析，得出科学的结论。
3、依赖于数据采集：数理统计法的数据分析结果必须依赖于数据的准确性和可靠性，数据采集和处理的强度和方法对结果有很大的影响。分层法的特点有这些：
4、适用性：分层法适用于数据分层，要求各层之间有明显的差异，且每层本身的差异性足够小。
5、降低样本误差：分层抽样可以使误差由总体抽样的误差降至层误差的水平，提高了抽样的精度和可靠性。
6、减少样本数：分层抽样可以减少样本数，而不会降低准确度。
7、不易操作失误：相对于其他抽样方法，分层抽样在操作上较为简单，更不易出现失误。

分层抽样的特点

分层抽样的特点如下：

1、两者性质不同，系统抽样先将总体的全部单元按照一定顺序排列，采用简单随机抽样抽取第一个样本单元，再顺序抽取其余的样本单元。分层抽样法是从一个可以分成不同子总体的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品的方法。

2、分类不同，系统抽样根据总体单位排列方法，等距抽样的单位排列可分为三类，按有关标志排队，按无关标志排队以及介于按有关标志排队和按无关标志排队之间的按自然状态排列。分层抽样则没有。

3、特点不同，等距抽样的特点是抽出的单位在总体中是均匀分布的，且抽取样本可少于纯随机抽样。分层抽样则是多层抽样。

分层抽样的适用情况：

1、分层可以提高总体指标估计值的精确度，它可以将一个内部变异很大的总体分成一些内部变异较小的层（次总体）。每一层内个体变异越小越好，层间变异则越大越好。

2、分层抽样比单纯随机抽样所得到的结果准确性更高，组织管理更方便，而且它能保证总体中每一层都有个体被抽到。这样除了能估计总体的参数值，还可以分别估计各个层内的情况，因此分层抽样技术常被采用。　　

分层抽样的特点主要包括

分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性。
分层抽样主要特征是分层按比例抽样，主要使用于总体中的个体有明显差异。优点：充分保证样本结构与总体的一致，提高样本的代表性 。 缺点：整体差异不明显时不适用，在使用时需要与其他抽样方法综合使用。
由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。 该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。

分层抽样适用特征

分层抽样尽量利用事先掌握的信息,并充分考虑了保持样本结构和总体结构的一致性,这对提高样本的代表性是很重要的.当总体是由差异明显的几部分组成时,往往选择分层抽样的方法
分层的原则
1、以调查所要分析和研究的主要变量或相关变量作为分层标准.
2、以保证各层内部同质性强和各层之间的异质性强、突出总体内在结构的变量作为分层变量.
3、以那些已有明显层次区分的变量作为分层变量.

分层抽样有什么优缺点

一、优点

1、 如果层内的测量具有较低的标准偏差（与总体中的总体标准偏差相比），则分层会产生较小的估计误差。

2、 对于许多应用程序，当人口被分组到层中时，测量变得更易于管理和/或更便宜。

3、 当需要对总体中的组进行总体参数估计时- 分层抽样验证我们从感兴趣的层中获得了足够的样本。

二、缺点

当总体无法彻底划分为不相交的子组时，分层抽样没有用。使子组的样本量与可从子组获得的数据量成正比，而不是将样本量缩放到子组大小（或它们的方差，如果已知差异显着——例如，通过测试）。

如果每个亚组之间的可疑变异需要分层抽样，则代表每个亚组的数据被认为具有同等重要性。如果子组方差差异显着，并且需要按方差对数据进行分层，则不可能同时使每个子组样本量与总人口中的子组大小成正比。

分层抽样策略

比例分配在每个层中使用与总人口比例成比例的抽样分数。

例如，如果总体由n个个体组成，其中m是男性，f女性（其中m + f = n），则两个样本的相对大小（x 1 = m/n男性，x 2 = f/n女性）应该反映这个比例。

最优分配（或不成比例的分配）——每个层的抽样比例与变量分布的比例（如上）和标准差成正比。在可变性最大的层中抽取较大的样本，以生成尽可能小的总体抽样方差。

使用分层抽样的一个真实例子是政治调查。如果受访者需要反映人口的多样性，研究人员会根据上文提到的与总人口的比例，专门寻求包括种族或宗教等各种少数群体的参与者。

因此，分层调查可以声称比简单随机抽样或系统抽样的调查更能代表总体。

简单的随机抽样、系统抽样、分层抽样各自优缺点

简单的随机抽样、系统抽样、分层抽样具体的定义你可以看书,我仅仅就各自特点、相互联系,适用范围进行简单说明.
特点：简单的随机抽样从总体中逐个抽取；系统抽样将总体均分称几部分,按事先确定的规律在各部分抽取；分层抽样将总体分成几层.
相互联系：简单的随机抽样最基本的抽样方式；系统抽样在起始部分抽样时采用简单随机抽样；分层抽样各层抽样时采用简单随机抽样或系统抽样.
适用范围：简单的随机抽样总体中个体数较少；系统抽样总体中个体数较多；分层抽样总体由差异明显的几部分组成.