时间：2024-12-06 16:02:25
几种等等概率抽样方法
在统计建模过程中往往会使用到采样技术，通过样本来反映总体特征。 关于采样，目前主要有两大类抽样技术，即 等概率抽样和非等概率抽样 ，而在实际应用中，等概率抽样是最常见的，下面就讲讲等概率抽样中的几种抽样技术。
一. 简单随机抽样。简单随机抽样(SRS)是我们经常接触到的抽样方法，比如摸彩或抽奖，或办公室需要有人出公差去送数据时用抽签决定人选。SRS的特色是母群体中的每一个体都有相同的机会被选中进入样本， 这是一种最公平且概念上最简单的抽样法 ，可以直接套用统计学原理去进行估算与推论。关于简单随机抽样，在R中可以使用自带的 sample()函数 实现，下面是sample()函数的语法及参数意义：
二. 系统抽样。系统抽样方法是一种简化的随机抽样法， 最普遍的做法是从母群体的名单中，按照一定的间隔取出足够的个体组成样本 。比如我们可以从这500家医院的名单中，每10间医院取一间来做为样本个体。但首先我们必须先随机决定一个起始的号码，也就是从1-10之间随机选出一个号码，假如选中的是3号，则我们从3号开始，每10号取一家医院做为样本(3, 13, 23, 33,…493)。关于系统抽样，在R中可以使用 sampling包中的UPsystematic()函数 实现，下面是UPsystematic()函数的语法及参数意义：
三. 分层抽样。分层或分组抽样是一种比SRS更精准的随机抽样法，所用的方法是跟据我们的研究性质， 依照相关的条件把母群体中的个体分成不同的层别或组别(strata)，再分别从每一层别或组别中的个体随机抽出一定的个体来组成样本 。在R中可以使用 sampling包中的strata()函数 实现，下面是strata()函数的语法及参数意义：
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