xiaoqiao945
街头流浪泡泡
分层随机抽样的工作原理当完成对一组具有相似特征的实体的分析或研究时,研究人员可能会发现人口规模太大,无法完成研究。为了节省时间和金钱,分析师可以通过从人口中选择一小群来采取更可行的方法。小组称为样本量,它是总体的子集,用于表示整个总体。可以通过多种方式从总体中选择样本,其中一种是分层随机抽样方法。分层随机抽样涉及将整个总体分为同质组,称为“层”(复数表示层)。然后从每个层次中选择随机样本。例如,考虑一位学术研究人员,他想知道2007年在毕业后三个月内获得工作的MBA学生人数。例如,糖果公司可能想研究其客户的购买习惯,以确定其产品线的未来。如果有10,000个客户,则可以使用其中的100个客户作为随机样本。然后,它可以将从这100个客户那里找到的东西应用于其其余的客户群。与分层不同,它将完全随机抽取100个成员,而无需考虑其个人特征。
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