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2020年9月18日 · Step 1: Define your population and subgroups. Step 2: Separate the population into strata. Step 3: Decide on the sample size for each stratum. Step 4: Randomly sample from each stratum. Other interesting articles. Frequently asked questions about stratified sampling. When to use stratified sampling.
In computational statistics, stratified sampling is a method of variance reduction when Monte Carlo methods are used to estimate population statistics from a known population. [1] Example. Assume that we need to estimate the average number of votes for each candidate in an election.
这种类型的抽样被称为简单随机抽样（simple random sampling）。当总体是同类的时候，这种抽样方法是最合适的。可以注意到，样本中的每个成员都有相等的选择机会(概率)，在这种情况下，选择的概率是1/20。分层抽样（Stratified Sampling）：
分层抽样（ stratified sampling ），又名層化抽出法，是統計學的一從統計總體（又稱為「母體」 [1] ）抽取样本方法。 将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。
Stratified sampling is a method of obtaining a representative sample from a population that researchers have divided into relatively similar subpopulations (strata). Researchers use stratified sampling to ensure specific subgroups are present in their sample. It also helps them obtain precise estimates of each group’s characteristics.
2021年10月8日 · 分层抽样（ stratified sampling ），又名层化抽出法，是统计学的一从统计总体（又称为“总体” [1] ）抽取样本方法。 将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。
2021年11月14日 · 分层抽样（stratified sampling）分层抽样，也叫类型抽样。 就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。 分层抽样的特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。
2022年5月3日 · Step 1: Define your population and subgroups. Step 2: Separate the population into strata. Step 3: Decide on the sample size for each stratum. Step 4: Randomly sample from each stratum. Frequently asked questions about stratified sampling. When to use stratified sampling.
分層抽樣 （ stratified sampling ），又名 層化抽出法 ，是 統計學 的一從 統計總體 （又稱為「總體」 [1] ） 抽取樣本 方法。 將抽樣單位按某種特徵或某種規則劃分為不同的層，然後從不同的層中獨立、隨機地抽取樣本。 從而保證樣本的結構與總體的結構比較相近，從而提高估計的精度。 相對於沒有經過分層的抽樣調查，其數據會被稱為「未分層抽樣」（ unstratified samples ）。 在 社會統計調查 （ statistical survey ），當總體內的「 子總體 」（ subpopulations ）之間的差異較大，對每個子總體分別進行分層抽樣調查，會令統計調查結果更為準確。 子總體的分層必須為 互斥 ，即每個總體的成員均只能屬於一個分層。
2014年1月1日 · There are two major reasons for drawing a stratified sample instead of an unstratified one: 1. Such samples are generally more efficient (in the sense that estimates have smaller variances) than samples that do not use stratification.
