 189****68902022-06-23 22:59:12
189****68902022-06-23 22:59:12
                1.能举例子讲一下one-stage cluster sampling和two-stage分别是怎么操作的吗? 2.和stratified random sampling不一样具体在哪呢?
回答(1)
                            
                                最佳
                            
                        
                        
                     Evian, CFA2022-06-24 09:11:55
Evian, CFA2022-06-24 09:11:55
                        ヾ(◍°∇°◍)ノ゙你好同学,
cluster sampling分一步或者是两步进行,我们可以了解一下,如下图所示:
sigle-stage:
1.在总体中分组,形成clusters 
2.随机抽样其中clusters 
3.直接使用抽到的clusters
例如:全球的人类是总体,然后1.按照每个国家分组,形成的cluster就是每一个国家的人类 2.随机抽国家,假设抽出来了中国和巴基斯坦 3.直接用这两个国家的人类作为样本
two-stage:
1.在总体中分组,形成clusters 
2.随机抽样其中clusters 
3.在抽到的clusters,再次抽样
例如:全球的人类是总体,然后1.按照每个国家分组,形成的cluster就是每一个国家的人类 2.随机抽国家,假设抽出来了中国和巴基斯坦 3.从这两个国家的人类中,再随机抽样后的人类再作为样本
区别在于第三步:是否直接使用,是否再次随机抽样
Stratifed Random Sampling:
例如:全球的人类是总体,然后1.按照每个国家分组,形成的subpopulations是每一个国家的人类 2.在每个subpopulations中,抽样,抽出的样本数量是按照比例抽的,例如中国人站全球人的20%,那么样本中中国人也要占20% 3.将每个国家抽出来的数据组成样本
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                                                Stratifed Random Sampling的例子不能再在第一步用国家分组了吧?
应该是每个组都有相同的一个属性吧?比如全球人口按年龄分了组,
然后20-30岁再按比如另一个比例,比如人种占比或者收入等级占比抽吧?
                                                
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                                                这个要看研究的具体内容,按照一定规则分即可,按道理来说分出来的每一个部分代表总体特征。
                                                
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                                                例如截图第三个题目
                                                
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                                                可是我想问的是two-stage cluster sampling 和stratified random sampling的操作差别。为什么书上说1-stage或2-stage cluster都会造成较大的误差,没有真实例子我无法理解细节。
                                                
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                                                假设我们现在就是想研究一下各国的军事力量
cluster sampling我们是将全球按地区分,然后随机抽某几个地区,例如,我们抽到了欧洲和美洲,发现军事力量很强,这就忽视了东南亚各国等弱势地区
Stratifed Random Sampling我们是将全球按地区分,然后每个地区都要抽样,各个地区都考虑到了
                                                
 
     
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