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分层抽样简单例子有哪些呢?
分层抽样简单例子有例如,一个单位的职工有500人,其中不到35岁有125人,35岁至49岁的有280人,50岁以上的有95人。
为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标,要从中抽取一个容量为100的样本,由于职工年龄与这项指标有关,决定采用分层抽样方法进行抽取。因为样本容量与总体的个数的比为1:5,所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5,280/5,95/5,即25,56,19。
分层抽样的特点
分层抽样的具体程序是:把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组(如男性和女性),从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样,样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组,分组的标志与关心的总体特征相关。
例如,正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查,初步判别,在啤酒方面男性的知识与和女性的不同,那么性别应是划分层次的适当标准。如果不以这种方式进行分层抽样,分层抽样就得不到什么效果,花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样与简单随机抽样相比,往往选择分层抽样,因为它有显著的潜在统计效果。也就是说,如果从相同的总体中抽取两个样本,一个是分层样本,另一个是简单随机抽样样本。
那么相对来说,分层样本的误差更小些。另一方面,如果目标是获得一个确定的抽样误差水平,那么更小的分层样本将达到这一目标。
分层抽样简单例子有:
1、研究某种产品的消费率时,按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。
为了把性别作为有意义的分层标志,调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。
2、研究者欲研究某市社区护士工作的满意度。
该市社区护士的学历组成由中专、大专以及本科学历组成。研究者采用简单随机抽样或系统抽样的方法,分别从这三类社区护士中抽取三个子样本,最后,将这三个子样本合起来构成该市全体护士的样本。
分层抽样中常见的分层变量
总体中赖以进行分层的变量为分层变量,理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。
常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用,在同样样本容量的情况下,它比纯随机抽样的精度高,此外管理方便,费用少,效度高。