分层抽样的优缺点？
分层抽样的优点：
1、当一个总体内部分层明显时，分层抽样能够提高样本的代表性，从而提高由样本推断总体的精确性；
2、分层抽样特别适用于既要对总体参数进行推断，也要对各子总体(层)的参数进行推断的情形；
3、分层抽样实施起来灵活方便，而且便于组织。
分层抽样的缺点：调查者必须对总体情况有较多的了解，否则无法进行恰当分层。抽样手续较简单随机，抽样还要繁杂。
扩展资料：
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。
唯实科技
2023-06-12 广告
一、优点
1、 如果层内的测量具有较低的标准偏差（与总体中的总体标准偏差相比），则分层会产生较小的估计误差。
2、 对于许多应用程序，当人口被分组到层中时，测量变得更易于管理和/或更便宜。
3、 当需要对总体中的组进行总体参数估计时- 分层抽样验证我们从感兴趣的层中获得了足够的样本。
二、缺点
当总体无法彻底划分为不相交的子组时，分层抽样没有用。使子组的样本量与可从子组获得的数据量成正比，而不是将样本量缩放到子组大小（或它们的方差，如果已知差异显着——例如，通过测试）。
如果每个亚组之间的可疑变异需要分层抽样，则代表每个亚组的数据被认为具有同等重要性。如果子组方差差异显着，并且需要按方差对数据进行分层，则不可能同时使每个子组样本量与总人口中的子组大小成正比。
分层抽样策略
比例分配在每个层中使用与总人口比例成比例的抽样分数。
例如，如果总体由n个个体组成，其中m是男性，f女性（其中m + f = n），则两个样本的相对大小（x 1 = m/n男性，x 2 = f/n女性）应该反映这个比例。
最优分配（或不成比例的分配）——每个层的抽样比例与变量分布的比例（如上）和标准差成正比。在可变性最大的层中抽取较大的样本，以生成尽可能小的总体抽样方差。
使用分层抽样的一个真实例子是政治调查。如果受访者需要反映人口的多样性，研究人员会根据上文提到的与总人口的比例，专门寻求包括种族或宗教等各种少数群体的参与者。
因此，分层调查可以声称比简单随机抽样或系统抽样的调查更能代表总体。
优点：充分保证样本结构与总体的一致，提高样本的代表性 。
缺点：整体差异不明显时不适用，在使用时需要与其他抽样方法综合使用。
分层抽样是社会调查实务中经常用的抽样技术，它具有以下特点。
（1）分层抽样按层进行调查，便于操作、方便管理。
（2）分层抽样中各层的抽样相对独立，可以分别估计出各层总体参数数值。
（3）当抽样总体各层之中各单位标识变异程度较小，且各层之间的标识变异程度较大时，分层抽样可以显著提高抽样效率。
