Evian, CFA2022-08-13 18:22:09

ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ你好同学，

C的意思是：two-stage cluster sampling不会保留各个sub-groups之间的特征差异。【正确】

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 【也称为sub-groups】
2.随机抽样其中clusters 
3.直接使用抽到的clusters【抽到的sub-groups，是所有sub-groups的其中几个，所以其中几个sub-groups不会保留所有sub-groups之间的特征差异】

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【同理，不会保留sub-groups之间的特征差异】

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

one-stage和two-stage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【sub-groups】 
2.在每个subpopulations【sub-groups】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【每一个sub-groups的特征都有在最终的样本体现】
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