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分層隨機抽樣方案設(shè)計
分層隨機抽樣方案怎么樣設(shè)計，說說你的想法吧，下面就由小編為你介紹一下分層隨機抽樣方案設(shè)計的范文吧！
從一個總體中抽出一個具有代表性的樣本，可按下列程序進行。
一、確定抽樣方法
隨機抽樣包括簡單隨機抽樣、系統(tǒng)抽樣、分層抽樣三種抽樣方法。其關(guān)系如下表。
由于三種抽樣方法適應(yīng)的范圍不同，對于給定的抽樣問題首先要選擇相匹配的抽樣方法。只有理解三種抽樣方法的含義，才會做到這一點�？聪旅娴膸讉�例子：
問題1：某市為了支援西部教育事業(yè)，現(xiàn)從報名的18名志愿者中選取6人組成志愿小組。為了保證對每個志愿者的公平性，如何確定志愿小組的名單。
問題2：某學(xué)校有在編教師160人。其中老年教師16人，中年教師112人，青年教師32人。教育部門為了了解教師的健康狀況，要從中抽取一個容量為20的樣本。試確定用何種方法抽取。
問題3：某工廠平均每天生產(chǎn)某種零件大約1000件，要求產(chǎn)品檢驗員每天抽取50件，檢查其質(zhì)量狀況。試問運用那種抽樣方法最合理。
剖析：問題1的總體中的個體數(shù)目較少，運用簡單隨機抽樣法抽樣;簡單隨機抽樣法有兩種，分別為抽簽法和隨機數(shù)法，兩法皆適合此題;問題2中的總體由差異明顯的幾部分組成，故采用分層抽樣法抽樣;問題3中的總體容量大，樣本容量也大，可用系統(tǒng)抽樣法抽樣。
二、設(shè)計抽樣的方法步驟
明確了一個抽樣問題采用的抽樣方法后，接下來根據(jù)選擇的抽樣方法的特點設(shè)計抽樣的方法步驟。那么上述三個問題如何設(shè)計抽樣的方法步驟呢？
問題1的抽樣方法常常設(shè)計為以下幾個步驟。
采用抽簽法：
�。�1）編號：將18名志愿者編號，號碼為01，02，…，18。
�。�2）制簽：將號碼分別寫在一張紙條上，揉成團，制成號簽。
�。�3）攪勻：將做成的號簽方入一個不透明的袋子中，并充分攪勻。
�。�4）抽簽：從袋子中依次抽取6個號簽，并記錄上面的編號。
�。�5）定樣：所得號碼對應(yīng)的志愿者就是志愿小組的成員。
簡記為五步走：編號、制簽、攪勻、抽簽、定樣。
采用隨機數(shù)法
（1）編號：將18名志愿者編號，號碼為00，01，…，17（同抽簽法編號一致也可，但號碼的位數(shù)要相同）。
（2）數(shù)表定位：在隨機數(shù)表中任選一數(shù)，如第1行第1列的數(shù)0。
�。�3）讀表并錄號：從選定的數(shù)0開始向右讀（讀數(shù)的方向也可向左、向上、向下），得到一個兩位數(shù)03，由于 （03理解為3），說明號碼在總體內(nèi)，將它記錄;繼續(xù)向右讀，得到47，由于 ，將它去掉，按照這種方法繼續(xù)向右讀，直到記錄的號碼為03，16，11，14，10，07。
（4）定樣：所得號碼對應(yīng)的志愿者就是志愿小組的成員。
簡記為四步走：編號、數(shù)表定位、讀表錄號、定樣。
問題2的抽樣方法常常設(shè)計為以下幾個步驟。
�。�1）計算抽樣比 ，其中 表示樣本容量， 表示總體中個體的數(shù)目，下同。
�。�2）樣本容量的分配：樣本中的老年教師人數(shù)為 ;樣本中的中年教師人數(shù)為 ;樣本中的老年教師人數(shù)為 。
（3）層內(nèi)抽樣：運用抽簽法在16位老年教師中抽取2人，運用系統(tǒng)抽樣法在112位中年教師中抽取14人，：運用抽簽法在32位青年教師中抽取4人
�。�4）定樣：把層內(nèi)抽樣得到的教師匯在一起，得到所求的樣本。
說明：在樣本容量分配時，名額一定取正整數(shù)。一旦出現(xiàn)小數(shù)，要四舍五入。但名額之和等于樣本容量（有時需權(quán)衡取整）。
問題3的抽樣方法常常設(shè)計為以下幾個步驟。
�。�1）編號：把1000個零件編號，號碼為000，001，002，…，999。
�。�2）確定段數(shù)及間隔數(shù)k：把編號分成50段，間隔數(shù) ｋ=1000｜50=20。
�。�3）確定首碼：在第1段編號為000～019的個體中，用簡單隨機抽樣法確定樣本中首個個體編號 i（ i<019）
�。�4）確定樣本中個體編碼：按照一定的規(guī)律，通常是首個個體編號 加上間隔數(shù) 得到第2個個體編號（ i+20），在加20得到第3個個體編號（ i+40），依次下去，直到得到最后一個個體編號（ i+980），共50個編號。
（5）定樣：所得編好對應(yīng)的零件組成樣本。
說明：當(dāng)間隔數(shù) k不是整數(shù)時，需要在編號之前在總體中隨機剔除個體數(shù)為（ N—[N|n]xn），其中[N|n] 表示不超過N|n 的最大整數(shù)。
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