分层抽样与整群抽样的区别

选择能够代表目标受众的研究参与者的过程称为调查抽样。如果选择的样本能够准确地反映目标受众，那么调查将产生出色的结果。这些特征可以是任何变量，例如年龄、职业或地点。

研究人员通过市场研究平台创建调查研究小组。然后向这些小组发送问卷，以测试他们的观点或态度，并获得可能适用于更广泛受众的见解。抽样是研究人员用来降低研究成本和提高研究成果质量的工具。

在统计分析中，概率抽样包括整群抽样和分层抽样。为了从大量人群中选择样本进行任何市场研究，一种技术称为概率抽样。概率抽样基于为调查研究随机选择样本的理念。

分层抽样

分层抽样的含义

分层抽样是一种抽样技术，它涉及将一个总体划分为更小的群体或层。分层随机抽样，也称为分层，根据成员之间相似的特征或品质（包括收入或教育水平）来创建人群群体。分层随机抽样的众多用途和优点包括预期寿命和人口统计学研究。

研究人员根据特定特征（例如，种族、性别认同、地理位置等）将总体划分为同质的子总体（称为层）（stratum的复数形式）。研究总体中的每个人都应该恰好属于一个层。然后，研究人员使用不同的概率抽样技术（如简单随机抽样或整群抽样）对每个层进行抽样，以估算每个子总体的统计指标。

当总体具有广泛的特征，并且研究人员希望确保每个特征在样本中得到准确代表时，他们会选择分层抽样。这有助于提高研究的有效性和可推广性，并有助于防止研究偏差（如覆盖不足偏差）。

使用分层抽样的先决条件是能够将总体划分为穷尽且互斥的子群体。因此，可以根据类别将总体中的每个人分配到一个子群体。如果您认为您正在研究的变量或变量在子群体之间的均值有所不同，那么分层抽样是最有效的概率抽样技术。

分层抽样类型

有两种主要的方法可以使用此样本策略。它们按以下顺序排列：

1. 等比例（Proportionate）： 在这种情况下，从每个层中选择相同比例的项目。每个层的样本量与其总体相对应。整个总体的总样本量是所有分组的样本之和。例如，*作为一项研究的一部分，以确定希望在科学领域工作的学生的比例。她首先将目标人群分为两个基于性别的层，从而得到 4,000 名男性和 6,000 名女性学生。然后，她使用 ? 作为她的抽样比例，从女性学生中选择 1,200 名，从男性学生中选择 800 名。*

2. 不等比例（Disproportionate）： 在这种情况下，每个层的总体大小与其大小不对应。使用这种随机抽样策略，研究人员不会以相同的比例从每个组中获取样本。因此，在这种情况下，样本选择可能不公平。例如，*研究人员从每个层中选择的项目数量是相同的，而不管该组的大小如何。例如，研究人员根据目标人群中的年龄分组创建了三个子群体：*

A组（16-25岁）：120,000

B组（26-35岁）：80,000

C组（36-45岁）：100,000

通过使用等比例分层抽样，研究人员从每个类别中随机选择样本参与者。因此，第一组可能产生了 60,000 名个体，而其余组可能分别产生了 20,000 名和 17,000 名。研究样本中变量的选择缺乏精确的方法。

不等比例抽样提供了重要优势，它能够使您能够从少数群体中获取数据，这些群体的样本量否则太小，无法支持任何统计推断。

整群抽样

整群抽样的含义

根据其定义，整群抽样是一种抽样技术，其中研究人员根据个体共有的特征将总体划分为几个整群，并赋予其被纳入样本的同等机会。使用称为整群抽样的概率抽样技术，研究人员将总体划分为几个组或整群进行研究。因此，为了收集数据和选择分析单位，研究人员采用简单的随机或系统随机抽样方法来选择随机组。

例如，*一名学者希望进行一项调查，以评估大二学生在全国范围内的商业教育表现。*对每个大学的学生进行研究是不切实际的。或者，通过使用整群抽样，研究人员可以将每个城市的大学划分为一个整群。随后，这些分组代表了美国大二学生群体。

随后，将使用系统抽样或基本随机抽样随机选择整群用于研究项目。然后可以通过应用简单抽样或系统抽样来从这些选定的组中选择大二学生进行研究。

这种类型的抽样允许研究人员检查具有各种样本标准（包括历史、习惯、人口统计学以及可能成为未来研究主题的任何其他总体属性）的样本。这种方法通常用于统计总体由相似但内部异质的群体组成的情况。通过将数据划分为更小、更有效率的组，整群抽样使研究人员能够获取数据，而不是选择整个总体。

当检查每个主题因目标总体的大小或分散性而成本高昂、耗时且不切实际时，就会使用整群抽样。通过使用整群抽样，研究人员可以根据共享的特征将总体划分为更小、更易于管理的组。当总体分散广泛且抽样是按地理位置进行的，整群抽样尤其有用。当收集关于整个总体的数据被证明是不可能时，市场研究中的研究人员也会使用整群抽样。最后，可以使用整群抽样来估计因自然灾害、饥荒或战争造成的死亡率。

整群抽样类型

这种抽样方法可以分为两类。第一种方法根据获取整群样本所需的步骤数量来划分，而第二种方法则根据整群在整群分析中的代表性来划分。整群抽样通常跨越多个阶段。阶段是为达到目标样本而执行的操作。此技术有三个阶段：单阶段、两阶段和多阶段。

1. 单阶段整群抽样： 这种类型的抽样涉及一个样本收集步骤。一个非政府组织希望从五个附近的城镇收集女孩样本以提供教育。这是单阶段整群抽样在实践中的一个例子。为了创建一个样本并为这些城镇中未接受教育的女孩提供援助，该非政府组织使用单阶段抽样随机选择城镇（整群）。
2. 两阶段整群抽样： 在此方法中，与选择整群中的每个成员相比，从每个组中选择少量参与者，通常使用系统或直接随机抽样。两阶段整群抽样示例一位企业家希望调查其在美国各地的工厂的产量。工厂由老板分组。然后，他/她从这些整群中随机选择代表性样本进行进一步研究。
   
3. 多阶段整群抽样： 此方法比两阶段抽样多一个或多个步骤。通过几个额外的步骤，这种类型的整群抽样遵循与双阶段抽样相同的程序。直到他们拥有合理的样本量，研究人员将使用多阶段抽样从整群内部随机抽样组件。

形成复杂的整群——这只能通过使用多阶段抽样技术来完成——是成功进行跨地域研究的前提条件。以整群为基础的多阶段抽样为例，一个组织计划调查德国智能手机用户，以评估他们的使用情况。他们能够将全国总人口划分为城市或整群，选择人口最多的城市，并过滤掉使用移动设备的用户。

分层抽样与整群抽样

整群抽样和分层抽样可能看起来相似，但请记住，后者方法形成的组是异质的，这意味着每个整群具有不同的个体特征。由于单元的相似性，另一方面，使用分层抽样形成的组是同质的。同样，整群抽样涉及随机选择完整的组，并将每个单元包含在您的样本中。而在分层抽样中，您从每个组中选择一部分单元并将其包含在您的样本中。

这两种方法都可以这样保证您使用的样本能够代表目标受众。存在两种不同的统计抽样技术——整群抽样和分层抽样——每种都有其方法和目标。让我们来分析它们之间的差异。

底线

为统计研究从总体中选择参与者的过程称为抽样程序。未随机选择的样本很可能存在某种程度的偏差，并且结果可能无法代表整个总体。有多种选择样本的方法，好的和坏的都有。阅读各种数据集需要对抽样技术差异的理解。

分层抽样和整群抽样技术提供了不同的优势，可以帮助研究人员提高准确性。这些技术可用于开发更复杂的实验，以应对具有挑战性的主题。尽管这两种方法通常都用于研究，但人们可能会比较和对比它们，以决定哪种方法最适合他们的需求。在使用分层抽样时，用户可能已经根据预先存在的层或人群分组进行了筛选。层通过指定已满足特定入学要求的个人类别来区分于随机抽样。

在使用整群抽样时，您可以预期选择过程是随机的，并且未对个人进行任何预先排序的评估或类别分类。在成员选择过程中遇到的唯一障碍是随机选择的每个阶段的整群中遇到的障碍。没有类别。尽管这两种方法在分组级别上有所不同，但它们都致力于实现产生全面研究的相同目标。您可以选择使用分层抽样或整群抽样来组织数据，以获得最佳的可读性。

尽管分层抽样和整群抽样存在差异，但它们之间也有许多相似之处。这两种方法都属于概率抽样技术的范畴。这意味着总体中的所有成员都有平等的机会在样本中得到代表。这些方法将总体划分为离散的组（无论是层还是整群）。这两种方法在样本收集方面都比简单随机抽样更有效、更经济。