简单随机抽样与分层随机抽样什么关系

简单随机抽样和分层随机抽样都是常用的统计抽样方法。它们的关系在于，分层随机抽样是在将总体划分为若干个层次或分层后，对每个层次分别进行简单随机抽样。也就是说，分层随机抽样是在简单随机抽样的基础上进行的，是对简单随机抽样的延伸和扩展。因此，可以看作是简单随机抽样的一种改进和完善。分层随机抽样可以提高样本的代表性和精度，减小抽样误差，适用于总体结构比较复杂的情况。

相关问题

简单随机抽样和分层抽样以及整群抽样的选择

### 回答1：

简单随机抽样、分层抽样和整群抽样是统计学中常用的三种抽样方法，它们各有适用的场合。

1. 简单随机抽样
简单随机抽样是一种随机抽样方法，即从总体中随机选择样本，使每个样本被选中的概率相等。适用于总体比较均匀，没有明显的分层结构，且样本容量较小的情况。

例如，如果你要对某个城市的人口进行抽样调查，且这个城市的人口分布比较均匀，那么可以采用简单随机抽样的方法，从该城市的人口中随机选择一定数量的样本进行调查。

2. 分层抽样
分层抽样是将总体划分为若干个层次，然后在每个层次中进行简单随机抽样。分层抽样适用于总体具有明显的分层结构的情况，通过分层可以提高样本的代表性。

例如，如果你要对某个城市的人口进行调查，该城市的人口分为不同的年龄、性别、职业等群体，你可以将这些群体看做是总体的不同层次，并在每个层次中进行简单随机抽样。

3. 整群抽样
整群抽样是将总体划分为若干个群体，然后随机选择若干个群体作为样本，对选中的群体进行全员调查。整群抽样适用于总体结构复杂，样本容量相对较小的情况。

例如，如果你要对某个学校的学生进行调查，该学校的学生分为不同的班级，你可以将不同的班级看做是总体的不同群体，并随机选择若干个班级作为样本，对选中的班级进行全员调查。

### 回答2：
简单随机抽样、分层抽样和整群抽样是统计学中常用的抽样方法。

简单随机抽样是指从总体中随机地选择个体，每个个体被选中的概率相等。这种抽样方法适用于总体分布均匀、个体间差异小的情况。它的优点是简单易行，且结果具有代表性。但对于总体分布不均匀、个体异质性较大的情况，简单随机抽样的结果可能不具备代表性。

分层抽样是将总体分成若干层次，然后从每个层次中进行随机抽样。这种抽样方法适用于总体具有明显的层次结构的情况，如不同年龄、不同地区等。它的优点是可以保证每个层次都得到充分的代表性，从而提高抽样结果的准确性。但需要注意的是，分层抽样需要更多的工作量和时间成本。

整群抽样是将总体划分成若干互不重叠的群组，然后随机选择若干群组进行抽样。这种抽样方法适用于总体中个体聚集成群的情况，如社区、学校等。它的优点是可以减少样本选择的复杂性，节约时间和成本。但需要注意的是，整群抽样可能导致抽样误差增大，因为群组内的个体可能存在较大的异质性。

在选择抽样方法时，应根据研究目的、总体特征和可行性等因素进行权衡。如果总体均匀且差异小，可以考虑简单随机抽样；如果总体有层次结构，可以考虑分层抽样；如果总体存在群组，可以考虑整群抽样。另外，还可以结合使用不同的抽样方法，以进一步提高抽样结果的准确性和代表性。

csdn python随机抽样 限定分层

在CSDN Python中，我们可以使用一些库和函数来实现随机抽样并限定分层。

首先，我们可以使用Python中的random模块来生成随机数。在随机抽样中，我们一般需要设置一个种子数，以保证每次生成的随机数是一致的。我们可以通过设置random.seed函数来指定种子数。

接下来，我们需要考虑分层的限定。假设我们有一个包含多个层级的数据集，我们可以使用pandas库来处理数据。通过pandas的DataFrame数据结构，我们可以将数据按照层级进行分组。

针对每个层级，我们可以使用pandas的sample函数来进行随机抽样。sample函数可以通过指定frac参数来控制抽样的比例，即每一层级抽样的样本数量占总样本数量的比例。

具体操作如下所示：
1. 导入相关库：import pandas as pd和import random
2. 读取数据：使用pandas的read_csv函数将数据读取为DataFrame对象，命名为df
3. 按照层级进行分组：使用pandas的groupby函数对df进行分组，根据层级进行分组，命名为grouped_df
4. 遍历每个分组：
- 获取当前分组的样本数量：通过grouped_df.get_group(group_key)获取当前分组的DataFrame，然后使用len函数获取样本数量，命名为sample_size
- 设置种子数：使用random.seed函数指定种子数
- 计算抽样数量：通过sample_size乘以抽样比例得到当前分组的抽样数量，命名为sample_num
- 进行抽样：使用grouped_df.get_group(group_key).sample(n=sample_num)进行抽样，得到当前分组的随机抽样样本

通过以上步骤，我们可以实现在CSDN Python中进行随机抽样并限定分层。根据具体需求，可以根据分层的数量和比例调整参数，以得到符合要求的随机抽样样本。