
样本方法的适用范围
在研究数据时,我们需要对总体进行估计和推断。考虑到许多情况下无法全面地获取总体的所有数据,我们只能利用样本来代表整个总体。因此,在统计学中经常会使用各种抽样方法来选择合适的样本。
然而,每种抽样方法都有其特定的优点和限制,不能简单地将它们视作彼此等价或可相互替换。以下是一些常见的抽样方法及其适用场景:
1.简单随机抽样(SimpleRandomSampling)
简单随机抽样是指从总体中等概率、单独地选择n个单位形成一个**作为所需的标本,并将这n个单位排列成一个随意顺序列表。
该方法具有实施容易、理论基础好、结果可靠等诸多优点,并且可以保证每个单位被选入标本的概率相同。但当变量之间存在较大差异时,这种方式可能会导致误差增加。
2.分层抽样(StratifiedSampling)