Evian, CFA2022-11-03 15:14:46

ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ你好同学，

不是的。选C没有问题。cluster没有体现总体的所有特征，而stratified sampling体现了总体的所有特征。

cluster sampling分一步或者是两步进行，我们可以了解一下：

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

区别在于以上第三步：是否直接使用，是否再次随机抽样

由此可以发现cluster sampling不可以保证总体特征，因为仅有个别cluster抽到了，而剩余的clutter抽不到

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
----------------------
学而时习之，不亦说乎👍【点赞】鼓励自己更加优秀，您的声音是我们前进的源动力，祝您生活与学习愉快!~