Alevel统计学：常见的随机抽样有哪几种

　　A-level文凭目前是被全球最为广泛认可的高中文凭之一，A-level的课程证书被几乎所有英语授课的大学作为招收新生的入学标准（英国、澳大利亚、加拿大、新加坡、新西兰以及香港等主流的留学国家和地区都承认），这样高效的课程，其中的Alevel统计学大家了解？下面就和小编一起看看吧。

　　在A-Level数学的统计学（statistics）中，很重要的一个内容就是总体（Population）和样本（Sample），当我们想知道总体的情况时，很多时候没有办法调查到每一个个体，即不能进行全体普查（Census），例如在调查一车水果的成熟程度时，是不能把每个水果都切开看一遍的，否则全部调查完之后所有的个体都被破坏掉了，调查也失去了意义。

　　今天我们来介绍以下统计学中的几种随机抽样方法。

　　随机抽样（RandomSample）：即每个个体被抽中的概率是均等的。

　　A simple random sample of size n is one where every sample of size n has an equal chance of being selected.

　　常见的随机抽样共有四种方式

　　简单随机抽样（simple random sampling）

　　将需要统计的总体，每个个体全部编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察组成样本。

　　优点：操作简单，平均数及相应的误差计算简单。

　　缺点：总体较大时，难以一一编号。

　　系统抽样（systematic sampling）

　　又称机械抽样、等距抽样，即先将总体的每个个体按某一顺序分成几个部分，再从第一部分随机抽取第n号作为该组的样本数据，依次用相等间距，从每一部分各抽取一个个体组成样本。

　　优点：易于理解、简便易行。

　　缺点：总体有周期或增减趋势时，易产生偏性，即会产生较大误差。

　　整群抽样(cluster sampling)

　　总体分群，再随机抽取几个群组成样本，群内全部调查。

　　优点：便于组织、节省成本。

　　缺点：抽样误差大于简单随机抽样，因为并不是每个群体都会被调查到。

　　分层抽样（stratified sampling）

　　先按对观察指标影响较大的某种特征，将总体分为若干个类别，再从每一层内随机抽取一定数量的观察单位，合起来组成样本。例如按照年龄、性别占总体的比例进行抽样等。

　　优点：样本代表性好，抽样误差减少。

　　缺点：总体较大时，难以一一编号。

　　以上四种基本抽样方法都属单阶段抽样，实际应用中常根据实际情况将整个抽样过程分为若干阶段来进行，称为多阶段抽样。

　　各种抽样方法的抽样误差一般是：整群抽样≥单纯随机抽样≥系统抽样≥分层抽样。

　　以上就是小编为大家整理的关于Alevel统计学相关知识介绍，希望能够帮助大家，这些都是一些高分经验，所以大家可以合理的选择运用。想要获取更多A-Level历史等更多信息，大家可以线上咨询客服哦！最后小编预祝大家能考取心中满意成绩。