是一种统计学中常用的抽样方法,用于从一个大的数据集中获取代表性的样本。该方法将数据集分为若干个层次,然后从每个层次中随机抽取样本,以确保样本的代表性和可靠性。
优势:
- 代表性:分层随机抽样能够保证样本中包含了各个层次的数据,从而更好地反映整个数据集的特征。
- 精确性:通过合理地划分层次,可以使得每个层次的样本具有较小的方差,从而提高估计的精确性。
- 灵活性:可以根据实际需求灵活地划分层次,例如按照地区、年龄、性别等因素进行分层,以满足不同的研究目的。
应用场景:
- 调查研究:在进行大规模调查研究时,分层随机抽样可以确保样本的代表性,从而得到准确可靠的结果。
- 数据分析:在进行数据分析时,可以使用分层随机抽样来获取具有代表性的样本,以进行统计推断和建模分析。
- 市场调研:在进行市场调研时,可以使用分层随机抽样来获取不同层次的样本,以了解不同群体的需求和偏好。
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