R语言随机抽样，分层抽样和整群抽样的例子

在R语言中，随机抽样、分层抽样和整群抽样都是常用的数据收集方法，它们可以帮助从大数据集中获取有代表性的样本。

1. **随机抽样**:
例如，你可以使用`sample()`函数来进行简单随机抽样。假设有一个名为`data`的数据框，你想从中抽取10个观测值作为样本，可以这样做：

   random_sample <- sample(data$your_variable, size = 10)

2. **分层抽样**:
如果数据集按某种类别分为几个层次（如年龄、性别），你需要根据每层的比例来抽取样本。首先计算各层的样本数，然后分别抽取：

   layer_1 <- data[data$layer == "layer1",]$your_variable
   layer_2 <- data[data$layer == "layer2",]$your_variable
   stratified_sample <- c(sample(layer_1, prop = proportion_in_layer1), sample(layer_2, prop = proportion_in_layer2))

3. **整群抽样**:
整群抽样是将整个群体视为一个抽样单位。比如研究所有学校，你可能会选择某些学校进行调查：

   cluster_sample <- schools[sample(1:nrow(schools), size = number_of_clusters, replace = FALSE), ]

这里`schools`是一个包含学校信息的数据框，`number_of_clusters`是你想调查的学校数量。