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搜尋結果
- Yahoo字典IPA [ˈsɑːmplɪŋ]
n 名詞
- 1. 抽樣 random sampling 隨機採樣
- 2. 抽樣調查
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sampling，英语单词，主要用作名词、动词，作名词时译为“取样；抽样”，作动词时译为“取样；抽样（sample的ing形式）”。
- 概览
- 基本概念
- 抽样方法
统计学的分支学科
抽样技术(sampling techniques)是统计学的一个分支学科，研究抽样调查中的抽样方法及总体目标量估计方法(包括估计量的精度)的一门技术，一般地，抽样方法可以分为两类，概率抽样与非概率抽样，也可以分为顺序抽样，简单随机抽样等。估计方法一般有简单估计、比估计、回归估计等 [1]。
样本
样本单位：样本单位常根据样本性状来确定。 样本容量：样本容量是指样本中含有多少个取样单位。从理论上讲，如果其它条件相同，样本内的取样单位越多，则由样本所估计的值越准确，误差越小，代表性越大。若样本容量太小，则得不到准确的结论。但样本容量太大，势必大大增加工作量，造成不必要的浪费。为了保证取样的准确，并不使工作量太大，一般取最小的样本容量 [2]。
目标总体和抽样总体
在抽样技术里，有着两个相互联系又各具有其不同意义的总体概念，即目标总体和抽样总体。 目标总体(the target population)是指所要了解和研究的客观对象的全体构成的集合。目标总体是客观存在的现实，所以也称为客观总体。构成目标总体的个体称为总体单位(population units)。 抽样总体(thesamp ling population)是指从中抽取样本进行数据采集的具体对象的全体构成的集合，抽样总体由已经搜集的数据构成，抽样总体是对客观存在的现实映射。构成抽样总体的个体称为抽样单位(sampling units)。
估计
从总体中随机抽取样本的目的就是为了对总体标志进行估计。对所随机抽取的样本单元进行现场调查，获得样本观察值，按照估计量的计算公式，计算估计量的观察值，并作为总体标志的估计值，这个过程称为估计。利用概率抽样的样本，估计总体标志的统计量为估计量。估计量也是样本统计量。 总体标志估计结果的评价不是依据样本的一个观察值，而是基于样本所有可能观察值的平均水平。总体标志估计结果的常用评价标准有无偏性、有效性和最小均方误差。
顺序抽样
顺序抽样也称机械抽样或系统抽样。按照某种既定的顺序抽取一定数量的单位组成样本，例如按总体各单位编号，或逢1或逢5等距抽样，或间隔一定数量依次抽样，或按照行次每隔一定行数抽取一个抽样单位，或在同一方向位置抽样。这种抽样方法简便，当抽样单位在总体内分布均匀时，能够得到比较准确的结果。如表1所示 [2]
简单随机抽样法
简单随机抽样法也称单纯随机抽样法。一般先对总体各试验区进行编号，然后用抽签或随机数字表来抽取所需数量的抽样单位组成样本，这能使总体内各单位被抽取的机会均等，从而能够提高由样本所计算估计值的可靠程度。应用这种方法，对于变异较大的总体进行抽样，可得到较为可靠的总体估计值；如果总体变异太大，表现明显的部分差异则往往有偏性。
典型抽样
典型抽样按调查研究的目的要求，从总体内有意识地选取一定数量的有代表性的典型抽样单位，加以测定，至少要求所选取的单位能够代表总体的大多数。这种抽样方法，比较容易说明问题，但常容易丧失随机抽样的作用，所得的数据不适用统计分析。
吉布斯采样（Gibbs sampling）是统计学中用于马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）的一种算法，用于在难以直接采样时从某一多变量概率分布中近似抽取样本序列。 该序列可用于近似联合分布、部分变量的边缘分布或计算积分（如某一变量的期望值）。
聚类取样（Cluster Sampling）又称整群抽样。是将总体中各单位归并成若干个互不交叉、互不重复的集合，称之为群；然后以群为抽样单位抽取样本的一种抽样方式。应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。
多阶段抽样(multistage sampling)．也称为多级抽样或分段抽样，指在抽取样本的时候，按照抽样个体的隶属关系或层次关系，分为两个或两个以上的阶段从总体中抽取样本的一种抽样方式。其具体操作过程是：第一阶段．将总体划分为若干个一级抽样单位。
抽样单元. 本词条由 “科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。. 抽样 单元，是指构成总体的个体项目。. 抽样单元 (Sampling unit)是指构成总体的个体要素，也是构成抽样框的基本要素。. 抽样单元可以只包含一个个体，也可以是包括若干个个体的群体 ...
简单随机抽样(Simple random sampling)是其它抽样方法的基础,因为它在理论上最容易处理,而且当总体单位数N不太大时,实施起来并不困难。但在实际中,若N相当大时,简单随机抽样就不是很容易办到的。
