抽取样本时分两次分层抽样,第一次按照不同行政区划分层,按各区人口比例抽取,第二次在第一次抽取的基础上在每个行政区划内按照性别均匀抽样
时间: 2024-03-10 11:43:50 浏览: 14
根据你的要求,我们可以进行两次分层抽样。第一次按照行政区划分层,按各区人口比例抽取;第二次在第一次抽取的基础上,在每个行政区划内按照性别均匀抽样。
第一次抽样:
```
SELECT * FROM 表名 WHERE 行政区划 = 'XX' ORDER BY RAND() LIMIT XX;
```
其中,`表名` 是被抽样的表名,`行政区划` 是被抽样单位所在的行政区划,`XX` 是根据实际情况确定的每个行政区划中被抽样单位的比例,可以按照各区人口比例来确定。这条 SQL 语句会从每个行政区划中随机抽取一定比例的被抽样单位。
第二次抽样:
```
SELECT * FROM 表名 WHERE 行政区划 = 'XX' AND 性别 = 'X' ORDER BY RAND() LIMIT XX;
```
其中,`性别` 是被抽样单位的性别,`XX` 是根据实际情况确定的每个行政区划中每个性别中被抽样单位的比例,可以按照性别人口比例来确定。这条 SQL 语句会在第一次抽样的基础上,从每个行政区划中的每个性别中,随机抽取一定比例的被抽样单位。
需要注意的是,在进行分层抽样时,应该根据被抽样单位的实际情况进行合理的分层,并根据实际情况确定每层中被抽样单位的比例。同时,在每一层中进行性别分层时,应该保证每个性别的样本量足够,以保证分析结果的可靠性。
相关问题
分层抽样,每层样本的总和,R语言代码
分层抽样是一种抽样方法,它将总体分成若干层,然后从每一层中分别抽取样本。每一层的样本数量可以根据需要进行设置,以保证样本的多样性和代表性。分层抽样通常用于数据收集和调查研究等领域。
每层样本的总和是指每一层中被选中的样本数量之和。这个数量可以根据需要进行设置,通常需要考虑到总体大小、样本容量和采样误差等因素。
以下是使用R语言进行分层抽样的示例代码:
# 定义总体数据框
population <- data.frame(
layer = rep(c("A", "B", "C"), each = 10),
value = rnorm(30)
)
# 定义每层样本数量
sample_sizes <- c(3, 5, 2)
# 使用分层抽样函数进行样本抽取
sampled_data <- population %>%
group_by(layer) %>%
sample_n(size = sample_sizes, replace = FALSE)
# 计算每层样本的总和
sum_by_layer <- sampled_data %>%
group_by(layer) %>%
summarize(sum_value = sum(value))
其中,population是总体数据框,layer是分层变量,value是数值变量。sample_sizes是每层样本数量向量,sample_n函数用于从每一层中抽取指定数量的样本。最后,使用group_by和summarize函数计算每层样本的总和。
excel 分层抽样
分层抽样是一种抽样方法,它将总体分为不同的层级,并在每个层级中进行独立的抽样。Excel可以用于实现分层抽样,以下是一个简单的示例:
1. 首先,将你的数据按照不同的层级进行分类。每个层级应该有一个唯一的标识符,并且数据应该按照这个标识符进行排序。
2. 在Excel中,创建一个新的工作表,并将每个层级的数据分别放入不同的列中。
3. 在另一个单元格中,使用Excel的随机函数(如RAND())生成一个随机数。这个随机数将用于确定每个层级中要抽取的样本数量。
4. 使用Excel的VLOOKUP函数,根据随机数在每个层级中确定要抽取的样本数量。例如,假设你的随机数在单元格A1中,层级数据在B列中,你可以使用以下公式:=VLOOKUP(A1,$B$1:$C$10,2,TRUE)。这将根据随机数在B列中查找对应的样本数量。
5. 根据确定的样本数量,在每个层级中随机选择相应数量的样本。你可以使用Excel的随机函数和索引函数来实现这一点。例如,假设你要在第一个层级中抽取5个样本,你可以使用以下公式:=INDEX($B$1:$B$10,RANK(A2,$A$2:$A$10)),其中A2是一个随机数。
6. 重复步骤5,直到在每个层级中都抽取了相应数量的样本。
请注意,这只是一个简单的示例,实际的分层抽样可能涉及更复杂的计算和数据处理。具体的实现方法可能因数据结构和抽样需求而有所不同。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)