1樓：一蓮愛教育
p=cm(t0－t)。
分層抽樣樣本量的計算公式：p=cm(t0－t)。分層抽樣法也叫型別抽樣法。它是從一個可以分成不同子總體（或稱為層）的總體中，按規定的比例從不同層中隨機抽取樣品（個體）的方法。
1、首先，辯明突出的（重要的）人口統計特徵和分類特徵，這些特徵與所研究的行為相關。例如，研究某種產品的消費率時，按常理認為男性和女性有不同的平均消費比率。
2、為了把性別作為有意義的分層標誌，調查者肯定能夠拿出資料證明男性與女性的消費水平明顯不同。用這種方式可識別出各種不同的顯著特徵。調查表明，一般來說，識別出6個重要的顯著特徵後，再增加顯著特徵的辨別對於提高樣本代表性就沒有多大幫助了。
3、確定在每個層次上總體的比例（如性別已被確定為一個顯著的特徵，那麼總體中男性佔多少比例，女性佔多少比例呢？）。利用這個比例，可計算出樣本中每組（層）應調查的人數。
最後，調查者必須從每層中抽取獨立簡單隨機樣本。
例如：某校高中生一年級250人，二年級350人，三年級400人，分層抽樣抽取200人，如何抽取？
總人數250+350+400＝1000。
一年級250×。
二年級350×。
三年級400×。
2樓：調研工廠
分層抽樣也稱為分類抽樣或型別抽樣，是將抽樣總體按某一標識分層，然後從每層中抽取樣本單位構成樣本進行資料採集和引數估計的方法和過程。
分層抽樣是社會調查實務中經常用的抽樣技術，它具有以下特點。
1）分層抽樣按層進行調查，便於操作、方便管理。
2）分層抽樣中各層的抽樣相對獨立，可以分別估計出各層總體引數數值。
3）當抽樣總體各層之中各單位標識變異程度較小，且各層之間的標識變異程度較大時，分層抽樣可以顯著提高抽樣效率。
3樓：vip不幹活
分層抽樣的計算公式是p等於cmt0減t。分層抽樣公式是k抽樣間距等於n總體規模除以n樣本規模，分層抽樣是先將總體的單位按某種特徵分為若干次級總體，然後再從每一層內進行單純隨機抽樣，組成一個樣本的統計學計算方法。
分層抽樣的特點
一般地在抽樣時，將總體分成互不交叉的層，然後按一定的比例，從各層次獨立地抽取一定數量的個體，將各層次取出的個體合在一起作為樣本，這種抽樣方法是一種分層抽樣，又稱分類抽樣或型別抽樣。
將總體劃分為若干個同質層，再在各層內隨機抽樣或機械抽樣，分層抽樣的特點是將科學分組法與抽樣法結合在一起，分組減小了各抽樣層變異性的影響，抽樣保證了所抽取的樣本具有足夠的代表性，分層抽樣的計算公式是設一個總體有n個個體。
分層抽樣的計算公式
4樓：甜甜的小生活
分層抽樣的計算公式是設一個總體有n個個體，從中逐個不放回地抽取n個個體作為樣本(n≤n)。
分層抽樣是對總體中的每個一級樣本群體進行全面入樣，再對所有的樣本進行抽查；而兩階抽樣則把總體中所有的群體視為一階單元，對這些一階單元進行抽樣，將抽出的樣本再次進行抽樣（兩次都不是進行全面的調查），產生兩級樣本，最後綜合估算出總的一級樣本指標。
分層抽樣的公式怎麼計？
5樓：教育奮鬥之星
分層抽樣最優分配公式如下：
分層抽樣從一個可以分成不同子層的總體中，按規定的比例從不同層中隨機抽取個體的方法。這種方法的優點是，樣本的代表性比較好，抽樣誤差比較小。缺點是抽樣手續較簡單隨機抽樣還要繁雜些。
定量調查中的分層抽樣是一種卓越的概率抽樣方式，在調查中經常被使用。
各層樣本數的確定方法有3種：
1、分層定比。即各層樣本數與該層總體數的比值相等。例如，樣本大小n=50，總體n=500，則n/n= 即為樣本比例，每層均按這個比例確定該層樣本數。
2、奈曼法。即各層應抽樣本數與該層總體數及其標準差的積成正比。
3、非比例分配法。當某個層次包含的個案數在總體中所佔比例太小時，為使該層的特徵在樣本中得到足夠的反映，可人為地適當增加該層樣本數在總體樣本中的比例。但這樣做會增加推論的複雜性。
6樓：柒月黑瞳
先將總體的單位按某種特徵分為若干次級總體（層），然後再從每一層內進行單純隨機抽樣，組成一個樣本的方法。
一般地，在抽樣時，將總體分成互不交叉的層，然後按一定的比例，從各層次獨立地抽取一定數量的個體，將各層次取出的個體合在一起作為樣本，這種抽樣方法是一種分層抽樣。
又稱分類抽樣或型別抽樣。將總體劃分為若干個同質層，再在各層內隨機抽樣或機械抽樣，分層抽樣的特點是將科學分組法與抽樣法結合在一起，分組減小了各抽樣層變異性的影響，抽樣保證了所抽取的樣本具有足夠的代表性。
適用條件：分層抽樣儘量利用事先掌握的資訊，並充分考慮了保持樣本結構和總體結構的一致性，這對提高樣本的代表性是很重要的。當總體是由差異明顯的幾部分組成時，往往選擇分層抽樣的方法。
使用方法：最簡單的情況：儘管每組的大小不同，但是從每組抽取的物件個數相同；
另一種變形：儘管每組的大小不同，但從每一組抽取的物件數量正比於該組的大小。
例項應用：例如，一個單位的職工有500人，其中不到35歲有125人，35歲至49歲的有280人，50歲以上的有95人。為了瞭解這個單位職工與身體狀況有關的某項指標，要從中抽取一個容量為100的樣本，由於職工年齡與這項指標有關，決定採用分層抽樣方法進行抽取。
因為樣本容量與總體的個數的比為1：5，所以在各年齡段抽取的個數依次為125/5，280/5，95/5，即25，56，19。
求解過程：解： s1:100 / 500 =
s2: 125* 25 ——不到35歲）
280* 56 ——35歲至49歲）
95* 19 ——50歲以上）
s3: 所以：<35歲的抽25人。
35~49歲的抽56人。
50歲的抽19人。
優點：1、就是在不斷增加樣本規模的前提下降低抽樣的誤差，提高抽樣的精度。
2、分層抽樣的另一個優點，就是非常便於瞭解總體內不同層次的情況，便於對總體不同的層次或類別進行單獨研究。
分層的原則：
1、以調查所要分析和研究的主要變數或相關變數作為分層標準。
2、以保證各層內部同質性強和各層之間的異質性強、突出總體內在結構的變數作為分層變數。
3、以那些已有明顯層次區分的變數作為分層變數。
分層抽樣的計算公式
7樓：喜閔汪又藍
現在想對其進行分層抽樣。請問，(1)如何確定樣本麻煩幫忙列出詳細的計算公式。按什麼進行計算，剔除掉的部分所佔的總額的份額用概率。
什麼是分層抽樣
8樓：匿名使用者
分層隨機抽樣的工作原理當完成對一組具有相似特徵的實體的分析或研究時，研究人員可能會發現人口規模太大，無法完成研究。為了節省時間和金錢，分析師可以通過從人口中選擇一小群來採取更可行的方法。小組稱為樣本量，它是總體的子集，用於表示整個總體。
可以通過多種方式從總體中選擇樣本，其中一種是分層隨機抽樣方法。分層隨機抽樣涉及將整個總體分為同質組，稱為「層」（複數表示層）。然後從每個層次中選擇隨機樣本。
例如，考慮一位學術研究人員，他想知道2023年在畢業後三個月內獲得工作的mba學生人數。
例如，糖果公司可能想研究其客戶的購買習慣，以確定其產品線的未來。如果有10,000個客戶，則可以使用其中的100個客戶作為隨機樣本。然後，它可以將從這100個客戶那裡找到的東西應用於其其餘的客戶群。
與分層不同，它將完全隨機抽取100個成員，而無需考慮其個人特徵。
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