随机抽样的三种方法及特点
可以帮忙解释一下统计学的几个抽样方法吗？
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):)在简单随机抽样中，总体中所有成员被选为样本的概率是相等的。
这是最简单的一步抽样法，从总体中选取抽样单位，从总体中抽取的每一个可能的样本都有相同的被抽取概率。抽样时，将抽样总体中的抽样单位排列成1 ~ n个代码，然后用随机数表或专用计算机程序确定1 ~ n之间的随机数，那些与总体中的随机数相匹配的单位就成为随机抽样样本。
抽样:将总体分成不同的亚组，然后对所有亚组进行抽样。
它根据某些特定的特征，把总体分成若干个同质的、互不重叠的层，然后从每一层中独立抽样，这是一种不等概率抽样。分层抽样利用辅助信息进行分层，每一层都要同质，层间差异尽可能大。这样的分层抽样可以提高样本的代表性、总体估计的准确性和抽样方案的效率，抽样的操作和管理更加方便。但是采样框架更复杂，成本更高，误差分析更复杂。这种方法适用于母体复杂、个体间差异大、数量多的情况。
抽样(系统抽样):先将总体中的所有单位按一定顺序排列，根据样本量要求确定抽样区间，然后随机确定起点，每隔一定时间抽取一个单位。
这种方法也称为序贯抽样法，以一定的间隔(即 每隔几次 ).这种方法的优点是样本分布好，理论性好，总体估计值容易计算。
抽样(整群抽样):将总体分为若干组子总体，每个子总体代表整个总体。
整群抽样是先对整体单位进行分组，可以自然分组，也可以根据需要分组。在交通调查中，可以按照地域特征进行分组，随机抽取组作为抽样样本，调查样本组中的所有单位。整群抽样样本相对集中，可以降低调查成本。例如，在居民调查中。;trip，这种方法可以根据居住区域的不同将居民分组，然后随机选取分组作为样本。这种方法的优点是组织简单，缺点是样本代表性差。
抽样(多阶段抽样):指分两个或两个以上阶段从总体中抽取样本的抽样调查方法。
多阶段抽样是一种不等概率抽样，需要两个或多个连续阶段进行抽样。每一阶段的采样单元是分级的，每一阶段的采样单元在结构上是不同的。多级采样中的样本比较集中，可以节省时间和金钱。调查的组织工作很复杂，总体估计数的计算也很复杂。
随机分组和随机抽样的区别？
1.不同内容组的随机抽样:将被调整。将母亲分成若干组，然后用简单随机抽样法选取若干组作为调查样本，对组内每个后代进行普查。
2.随机抽样不同群体的被调查者:群体间存在共性，如人口规模、民族构成等；但各组内部有差异，调查的对象更广。分层随机抽样:适用于总体单位数量较多、内部差异较大的被调查者。
3.按不同特点分组随机抽样:所选单位集中，便于调查，可节省人力和费用。分层随机抽样:样本的代表性较好，抽样误差较小。