电脑系统抽样技巧_系统抽样操作步骤

抽样是统计学中的一种重要方法，它可以通过对样本的分析来推断总体的特征。本文将介绍四种常见的抽样方法，包括简单随机抽样、周期系统抽样、分层抽样法和整群抽样法。

简单随机抽样是一种确保每个个体被抽中的机会均等的抽样方法。它可以通过抽签、掷骰子或查阅随机数值表等方法实现。尽管这种方法误差小，但操作较为繁琐。

周期系统抽样是一种按照等距原则依次抽取样本的抽样方法。它可以通过简单随机抽样确定首件，然后按照等距原则依次抽取样本。这种方法在流水线上取样时尤为简便，但一旦确定了起始点，整个样本就固定了。

分层抽样法适用于可以划分为不同子总体的总体。按照规定比例从各层中随机抽取个体。这种方法的优点是代表性好、误差小，但操作相对繁琐，常用于产品质量检测。

整群抽样法是将总体分成多个群，然后随机抽取若干群并由这些群中的所有个体组成样本。尽管这种方法实施简便，但由于样本主要来自个别群体，因此代表性较差，误差较大。

你把问题说清楚啊

简单随机抽样方法　　（1）抽签法

　一般地,抽签法就是把总体中的N个个体编号,把号码写在号签上,将号签放在一个容器中,搅拌均匀后,每次从中抽取一个号签,连续抽取n次,就得到一个容量为n的样本.

　（抽签法简单易行,适用于总体中的个数不多时.当总体中的个体数较多时,将总体“搅拌均匀”就比较困难,用抽签法产生的样本代表性差的可能性很大）

　（2）随机数法

　随机抽样中,另一个经常被采用的方法是随机数法,即利用随机数表、随机数骰子或计算机产生的随机数进行抽样.

编辑本段二.分层抽样　　（Stratified Random Sampling)　主要特征分层按比例抽样,主要使用于总体中的个体有明显差异.共同点：每个个体被抽到的概率都相等N/M.

　1.定义

　一般地,在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按照一定的比例,从各层独立地抽取一定数量的个体,将各层取出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法是一种分层抽样（stratified sampling）.

编辑本段三.系统抽样　　当总体中的个体数较多时,采用简单随机抽样显得较为费事.这时,可将总体分成均衡的几个部分,然后按照预先定出的规则,从每一部分抽取一个个体,得到所需要的样本,这种抽样叫做系统抽样.

　步骤：

　一般地,假设要从容量为N的总体中抽取容量为n的样本,我们可以按下列步骤进行系统抽样：

　（1）先将总体的N个个体编号.有时可直接利用个体自身所带的号码,如学号、准考证号、门牌号等；

　（2）确定分段间隔k,对编号进行分段.当N/n（n是样本容量）是整数时,取k=N/n；

　（3）在第一段用简单随机抽样确定第一个个体编号l（l≤k）；

　（4）按照一定的规则抽取样本.通常是将l加上间隔k得到第2个个体编号（l+k）,再加k得到第3个个体编号（l+2k）,依次进行下去,直到获取整个样本.

编辑本段四.整群抽样　　什么是整群抽样 (Cluster sampling)

　整群抽样又称聚类抽样.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.

　整群抽样的优缺点

　整群抽样的优点是实施方便、节省经费；

　整群抽样的缺点是往往由于不同群之间的差异较大,由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样.

　整群抽样的实施步骤

　先将总体分为i个群,然后从i个群钟随即抽取若干个群,对这些群内所有个体或单元均进行调查.抽样过程可分为以下几个步骤：

　一、确定分群的标注

　二、总体（N）分成若干个互不重叠的部分,每个部分为一群.

　三、据各样本量,确定应该抽取的群数.

　四、采用简单随机抽样或系统抽样方法,从i群中抽取确定的群数.

　例如,调查中学生患近视眼的情况,抽某一个班做统计；进行产品检验；每隔8h抽1h生产的全部产品进行检验等.

　整群抽样与分层抽样的匹别

　整群抽样与分层抽样在形式上有相似之处,但实际上差别很大.

　分层抽样要求各层之间的差异很大,层内个体或单元差异小,而整群抽样要求群与群之间的差异比较小,群内个体或单元差异大；

　分层抽样的样本时从每个层内抽取若干单元或个体构成,而整群抽样则是要么整群抽取,要么整群不被抽取.