173****63662022-09-19 14:35:50
173****6366老师的讲解比较粗略易混淆，比如文字描述中，系统抽样重点是Kth，是间隔等距离抽样的意思吗？而分层抽样还要注意同比例抽样吗？按一定规则抽样同样存在于这几个吧？希望再举例详细说明下区别便于理解记忆。
回答（1）
Evian, CFA2022-09-19 17:58:23
Evian, CFAヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ你好同学，
系统抽样重点是Kth，是间隔等距离抽样的意思吗
【回复】嗯嗯，是的
分层抽样还要注意同比例抽样吗？
【回复】嗯嗯，是同比例，Stratifed Random Sampling分层随机抽样
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
按一定规则抽样同样存在于这几个吧？希望再举例详细说明下区别便于理解记忆
【回复】
cluster sampling：
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
convenience sampling，便利抽样，说白了就是“怎么方便怎么来抽样”，题目如附图
judgmental sampling，研究的人主观决定去抽什么，决定样本，例如审计师会决定某个部门的抽样数据较多（因为师财务报表粉饰出问题概率较大内容对应的部门）
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cluaster抽样就是分层抽样的第一步？分层抽样第二步是按比例抽样。
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不是的，不是“谁是谁的第一步”，分成抽样和聚类抽样有共同点和区别点（以下这个例子比上述的例子更优）
分层随机抽样
例如，假设我们想了解复旦大学的学生是否支持新建停车场。可能存在的问题的新生的支持程度将不同于高年级的学生。在这种情况下，我们希望获得样本数据（假设n=100）涵盖所有大学四个年级。分层随机样本的步骤如下：
1
以学校所有复旦学生为总体，按年级将他们分成不同的subpopulation（阶层）。在每个阶层中，学生都是相似的属性（同一年级）。
2
每个阶层随机抽25名学生，一共100名学生。
聚类抽样
分层随机抽样在学校里寻找100名不同的学生可能相当耗时。于是我们可以使用集群抽样。在聚类抽样时，需要保证每个集群都能很好地代表总体，这一点很重要。在复旦学校中，这意味着每个cluster聚类集合必须良好代表性总体（四个年级全部学生），我们可以找（home room，类似大学宿舍，不是按年级和专业分，而是随机入住的大学宿舍），在每个home room都会有四个年级的学生。以下是集群示例的步骤：
1
以复旦大学所有学生作为总体，按home room将总体分成聚类集合。在每个聚类集合中，学生都是不同的（多个年级）。
2
随机取3个聚类集合作为样本数据。
这两种抽样方法有什么相同之处？
1
这两种抽样方法都是对总体进行分组。
2
这两种采样方法都使用了简单随机抽样的概念。
这两种抽样方法有什么不同？
1
分层随机样本每阶层的属性一致（同一年级，不能代表总体），聚类抽样每隔聚类集合属性不一致（四个年级都有，可以代表总体）。
2
对于分层抽样，从每阶层中抽取一定数量样本，从而汇总得到总样本。对于聚类抽样，随机抽几个聚类集合。
参考信息：
https://www.statsmedic.com/post/stratified-random-sample-vs-cluster-sample
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全球人口按国家分组，每组按比例随机抽样就是分层随机抽样。全球人口按种族分组，每组包含不同国家人口，没有遍历只随机抽样部分组别，就是聚类抽样？全体学生按宿舍分组，和按年级分组都是分组的方法不同而已，本质没有区别吧？唯一区别就是分层要遍历各组，还要按比例抽样，而聚类不一定，对吗？
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嗯嗯，是的~
你理解的很到位~
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