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2023-03-26 23:07麻煩幫忙判斷第1點是否理解正確，以及解答第2點，謝謝：1、A：uses all members of each sub-group (strata).——是one stage cluster sampling 特有的。B：takes random samples all sub-groups (strata).——是straight sampling 特有的。2、C：will not preserve differences in a characteristic across sub-groups.——可以理解two stage cluster sampling 滿足，但straight sampling 是保留了各組之間的特點嗎？請解釋說明straight sampling 的過程
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1個回答
Evian, CFA助教
2023-03-26 23:57
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ヾ(?°?°?)??你好同學，
麻煩幫忙判斷第1點是否理解正確，以及解答第2點，謝謝：
1、A：uses all members of each sub-group (strata).——是one stage cluster sampling 特有的。
【回復】不是的，one stage cluster sampling只會有抽到的分組數(shù)據(jù)，不用沒有抽到的分組數(shù)據(jù)
B：takes random samples all sub-groups (strata).——是straight sampling 特有的。
【回復】嗯嗯是的
2、C：will not preserve differences in a characteristic across sub-groups.——可以理解two stage cluster sampling 滿足，但straight sampling 是保留了各組之間的特點嗎？
【回復】two stage cluster sampling 不滿足，但straight sampling滿足
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學而時習之，不亦說乎??【點贊】鼓勵自己更加優(yōu)秀，您的聲音是我們前進的源動力，祝您生活與學習愉快!~
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追答
請解釋說明straight sampling 的過程
【回復】
The best approach for creating a stratified random sample of a population involves drawing simple random samples from each subpopulation in sizes proportional to the relative size of each subpopulation.
創(chuàng)建“a stratified random sample”的最佳方法是：從每個subpopulation（population分成多個subpopulations）中成比例抽?。〝?shù)據(jù)并組成）樣本。
分層隨機抽樣
例如，假設我們想了解復旦大學的學生是否支持新建停車場?？赡艽嬖诘膯栴}的新生的支持程度將不同于高年級的學生。在這種情況下，我們希望獲得樣本數(shù)據(jù)涵蓋所有大學四個年級。分層隨機樣本的步驟如下：
1
以學校所有復旦學生（1000人）為總體，按年級將他們分成不同的subpopulation。在每個中subpopulation（一年級300人，二年級400人，三年級200人，四年級100人），同一個subpopulation學生都是相似的屬性（同一年級）。
2
每個subpopulation（一共4個subpopulation）隨機按比例抽學生（按比例的意思是subpopulation占總體的比例，這個比例就是抽樣比例，一年級抽取300人的“300/1000”...四年級抽取100人的“100/1000”）。 -
追答
cluster sampling分一步或者是兩步進行，我們可以了解一下：
sigle-stage：
1.在總體中分組，形成clusters
2.隨機抽樣其中clusters
3.直接使用抽到的clusters
例如：全球的人類是總體，然后1.按照每個國家分組，形成的cluster就是每一個國家的人類 2.隨機抽國家，假設抽出來了中國和巴基斯坦 3.直接用這兩個國家的人類作為樣本
two-stage：
1.在總體中分組，形成clusters
2.隨機抽樣其中clusters
3.在抽到的clusters，再次抽樣
例如：全球的人類是總體，然后1.按照每個國家分組，形成的cluster就是每一個國家的人類 2.隨機抽國家，假設抽出來了中國和巴基斯坦 3.從這兩個國家的人類中，再隨機抽樣后的人類再作為樣本
區(qū)別在于以上第三步：是否直接使用，是否再次隨機抽樣
由此可以發(fā)現(xiàn)cluster sampling不可以保證總體特征，因為僅有個別cluster抽到了，而剩余的clutter抽不到
Stratifed Random Sampling：
例如：全球的人類是總體，然后
1.按照每個國家分組，形成的subpopulations是每一個國家的人類
2.在每個subpopulations中，抽樣，抽出的樣本數(shù)量是按照比例抽的，例如中國人站全球人的20%，那么樣本中中國人也要占20%
3.將每個國家抽出來的數(shù)據(jù)組成樣本 -
追問
那A是哪種分類方式的特點呢？謝謝
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追答
stratified random sampling
解析的最后一句話也說明了這一點，分成隨機抽樣是對每一個層級的數(shù)據(jù)進行隨機抽，也就是“使用了”所有層級的數(shù)據(jù)
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