统计-抽样方法

简介

统计学中的抽样是指从总体中选取一部分作为研究对象的方法。抽样可以减少研究的成本和时间，并且可以保证结果的可靠性和代表性。常用的抽样方法有概率抽样、非概率抽样、分层抽样和整群抽样等。

概率抽样

概率抽样是指在总体中每个个体被选为样本的概率是相等的。概率抽样包括简单随机抽样、系统抽样和分层抽样等。

简单随机抽样

简单随机抽样是指在总体中随机选取一部分作为样本，每个个体被选中的概率相等。简单随机抽样可以通过随机数表或随机数生成软件来实现。以下是 Python 代码示例：

import random

population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sample_size = 5
sample = random.sample(population, sample_size)
print(sample)

输出：

[7, 3, 6, 4, 1]

系统抽样

系统抽样是指将总体按某一顺序排列后，每隔若干个单位选择一个个体作为样本。系统抽样可以减少非随机抽样的偏倚，并且比简单随机抽样更快速、更方便。以下是 Python 代码示例：

population = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
sample_size = 5
start = 1
step = 2
sample = [population[i] for i in range(start - 1, len(population), step)][:sample_size]
print(sample)

输出：

[1, 3, 5, 7, 9]

非概率抽样

非概率抽样是指抽样过程中个体被选中的概率不相等，非概率抽样常常被视为概率抽样的补充和扩展。

方便抽样

方便抽样是指以方便快捷为目的来选择样本，不考虑样本代表性和可靠性的抽样方法。方便抽样是一种简单的非概率抽样方法，但不能保证样本的代表性和可靠性。

制定抽样

制定抽样是指依据研究需要和目标，根据一定的规则和方法选择样本。与方便抽样相比，制定抽样更具有一定的代表性和可靠性。

分层抽样

分层抽样是按照总体的某些特征进行分类，由每一类内随机选择若干个个体组成样本。分层抽样可以增加样本的代表性和可靠性，常常被广泛使用。以下是 Python 代码示例：

import random

population = [{'gender': 'M', 'age': 30}, {'gender': 'F', 'age': 25}, {'gender': 'M', 'age': 25},
              {'gender': 'F', 'age': 30}, {'gender': 'M', 'age': 30}, {'gender': 'F', 'age': 25}]
sample_size = 3
strata = set([item['gender'] for item in population])
sample = []
for s in strata:
    stratum_items = [item for item in population if item['gender'] == s]
    stratum_sample = random.sample(stratum_items, sample_size // len(strata))
    sample += stratum_sample
print(sample)

输出：

[{'gender': 'F', 'age': 25}, {'gender': 'F', 'age': 30}, {'gender': 'M', 'age': 30}]

整群抽样

整群抽样是一种特殊的抽样方法，它是在总体中按某种规则将群体分成若干互不相交的群体，然后随机选择若干个群体，对群体的全部个体进行研究。整群抽样可以提高样本的代表性和可靠性，并且适用于群体分布不均、分群比较清晰的情况。整群抽样需要在总体内进行分组，有一定的难度。