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分层抽样（stratified sampling）

[size=32px]什么是分层抽样 [/size]
　　分层抽样，也叫类型抽样。就是将总体单位按其属性特征分成若干类型或层，然后在类型或层中随机抽取样本单位。

[size=32px]分层抽样的特点 [/size]
　　什么是分层抽样的特点是：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。

[size=32px]各层样本数的确定方法 [/size]
　　各层样本数的确定方法有3种：

　　①分层定比 。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如，样本大小n=50，总体 N=500，则n/N=0.1 即为样本比例，每层均按这个比例确定该层样本数。

　　②奈曼法 。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。

　　③非比例分配法 。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时，为使该层的特征在样本中得到足够的反映，可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。

[size=32px]分层抽样的应用 [/size]
　　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。

开放分类:审计理论、独立审计、内部审计、政府审计
贡献人:飞草

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