分层抽样和系统抽样都是概率抽样方法，它们在样本的选择上有不同的特点：
分层抽样（Stratified Sampling）
.png)
1. 定义：分层抽样是将总体划分为若干个互不重叠的子群（层），每个子群内部成员的某些特征较为相似，然后从每个子群中随机抽取样本。
2. 特点：
每个层内部成员相似，但层与层之间可能存在较大差异。
可以保证每个层在样本中的代表性。
常用于总体中存在显著差异的情况。
3. 应用：例如，调查一个城市的居民，可以将总体分为城市居民、农村居民等不同层，然后从每层中抽取样本。
系统抽样（Systematic Sampling）
1. 定义：系统抽样是在一个有序的总体中，按照一定的间隔（或步长）抽取样本。
2. 特点：
总体中的元素需要按某种顺序排列。
从第一个元素开始，按照固定的间隔抽取样本。
步长通常由总体大小和样本大小决定。
3. 应用：例如，要调查一个班级的学生，可以先将学生按学号排序，然后每隔10个学生抽取一个样本。
区别
1. 抽样方法：
分层抽样：先分层，再从每层中随机抽取样本。
系统抽样：按照一定的间隔顺序抽取样本。
2. 适用条件：
分层抽样：适用于总体中存在显著差异的情况。
系统抽样：适用于总体元素有序排列的情况。
3. 代表性：
分层抽样：可以保证每个层在样本中的代表性。
系统抽样：代表性取决于总体元素的排列顺序和步长。
4. 计算复杂性：
分层抽样：需要计算每个层的样本大小。
系统抽样：只需计算步长。
分层抽样和系统抽样在抽样方法和适用条件上有所不同，可以根据具体情况进行选择。
发表回复
评论列表（0条）