分層隨機抽樣

分層隨機抽樣（Stratified sampling）是隨機抽樣中的一種抽樣方法。在抽樣前先對母群體依某些特徵分成若干層，再利用簡單隨機抽樣,自各層中抽取樣本。

類型隨機抽樣，又稱分層隨機抽樣，它是先將總體各單位按一定標準分成各種類型（或層）；然後根據各類型單位數與總體單位數的比例，確定從各類型中抽取樣本單位的數量；最後，按照隨機原則從各類型中抽取樣本。

基本介紹

• 中文名：分層隨機抽樣
• 外文名：Stratified sampling
• 利用：簡單隨機抽樣,
• 又稱：類型隨機抽樣

案例學習

比如，我們要了解某市400個國營企業的生產經營情況，決定採取類型隨機抽樣法抽取20個企業作為樣本進行調查，其具體做法是：首先，將這400個企業按產業（也可按行政區劃、盈利情況、規模大小等）分為三類，假定第一產業40個，第二產業200個，第三產業160個。然後，按各類企業在總體中的比重，確定各類企業抽取樣本單位的數量。其中，第一產業的企業占總體10%，按比例應抽樣本企業2個；按同樣方法計算，第二產業中應抽樣本企業10個，第三產業中應抽樣本企業8個。最後，採用簡單隨機抽樣或等距隨機抽樣方法，從各類企業中抽出上述數量的樣本單位。

搞好類型隨機抽樣的關鍵，是分類的標準要科學、要符合實際情況，許多複雜的事物還應該根據多種標準作多種分類或綜合分類。分類的結果必須是每一個單位都歸屬於某一類，而不允許既可屬於這一類、又可屬於那一類，也不允許互相交叉或有所遺漏；必須是各類型單位的數量之和等於總體單位的數量，而不允許大於或小於總體單位的數量。

優點

類型隨機抽樣的優點是，它適用於總體單位數量較多、內部差異較大的調查對象。與簡單隨機抽樣和等距隨機抽樣相比較，在樣本數量相同時，它的抽樣誤差較小；在抽樣誤差的要求相同時，它所需的樣本數量較少。類型隨機抽樣的缺點是，必須對總體各單位的情況有較多的了解，否則無法作出科學的分類。而這一點在實際調查之前又往往難以做到。