1. 分层随机抽样如何分层
分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。
分层抽样的具体程序是：把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关心的总体特征相关。例如，正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性的不同，那么性别应是划分层次的适当标准。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。
分层抽样与简单随机抽样相比，往往选择分层抽样，因为它有显著的潜在统计效果。也就是说，如果从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，那么相对来说，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
2. 分层随机抽样如何分层啊
分层抽样
例如，研究者欲研究某市社区护士工作的满意度。该市社区护士的学历组成由中专、大专以及本科学历组成。
研究者通过查阅文献发现“学历”这一特征对于护士对自身工作者的满意度有较大的影响。因此，研究者先把该市的社区护士总体分为三个大类，即有中专学历的、有大专学历以及有本科学历的社区护士。
然后研究者采用简单随机抽样或系统抽样的方法，分别从这三类社区护士中抽取三个子样本，最后，将这三个子样本合起来构成该市全体护士的样本。
例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。
3. 分层随机抽样分层之后怎么抽样
答：分层抽样是描述性研究中抽样调查最常用的抽样方法，可以对年龄，性别，地区，职业等因素分层后再在每一层里抽取一定的样本数，根据样本量和几阶段抽样决定。
4. 分层随机抽样如何分层进行
分层抽样：先依据一种或几种特征将总体分为若干个子总体,每一子总体称作一个层;然后从每层中随机抽取一个子样本，这些子样本合起来就是总体的样本。各层样本数的确定方法有 3种：
①分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如，样本大小n=50，总体N=500，则n/N=0.1即为样本比例，每层均按这个比例确定该层样本数。
②奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。
③非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时，为使该层的特征在样本中得到足够的反映，可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。 总体中赖以进行分层的变量为分层变量，理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。
5. 分层简单随机抽样
优势:如果层内的测量具有较低的标准偏差(与总体中的总体标准偏差相比),则分层会产生较小的估计误差，对于许多应用程序,当人口被分组到层中时,测量变得更易于管理和/或更便宜。
劣势: 当总体无法彻底划分为不相交的子组时,分层抽样没有用。
使子组的样本量与可从子组获得的数据量成正比,而不是将样本量缩放到子组大小(或它们的方差,如果已知差异显..分层抽样要求各子群体之间的差异较大，而子群体内部差异较小；整群抽样要求各子群体之间的差异较小，而子群体内部的差异性很大。
6. 分层随机抽样如何分层排序
随机调查流程如下
第一种方法是简单随机抽样法，其方法最为简单。对总体调查对象不加任何区分和限制，保证每一个调查对象都有均等机会成为被抽到的调查对象。基本操作步骤：将调查对象全部排队，排号。通过抽签（包括用机器摇号或掷骰子）等方法，从中抽取所需要的一定数量的调查对象。对抽取的调查对象进行实际调查。当调查对象总数量不十分庞大，调查对象个体差异较小时，可用此方法
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第二种方法是分层随机抽样法，对调查对象总体按照不同特征分组(分层)，然后用随机方法从各层中抽取一定数址的样本-使用此抽样法有两条原则：在分层时要尽量使各层间具有明显的差异性：每层内部的每一个体要保持——致性、这样可保证从每层中抽取的样本能准确地代表该层、当调查对象总体中的每一个体间的差异较大时，为提高样本的代表性，则可用此法进行抽样调查
7. 分层随机抽样
分层抽样一般有三个步骤：
①首先，辩明突出的（重要的）人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。
为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。
调查表明，一般来说，识别出 6 个重要的显著特征后，再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
②确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显著的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
③调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。
首先，辩明突出的（重要的）人口统计特征和分类特征，这些特征与所研究的行为相关。例如，研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。
为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。调查表明，一般来说，识别出6个重要的显著特征后，再增加显著特征的辨别对于提高样本代表性就没有多大帮助了。
第二，确定在每个层次上总体的比例（如性别已被确定为一个显著的特征，那么总体中男性占多少比例，女性占多少比例呢？）。利用这个比例，可计算出样本中每组（层）应调查的人数。
最后，调查者必须从每层中抽取独立简单随机样本。
分层抽样例题：
某校高中生一年级250人，二年级350人，三年级400人，分层抽样抽取200人，如何抽取？
总人数250+350+400＝1000
200÷1000＝0.2
一年级250×0.2＝50
二年级350×0.2＝70
三年级400×0.2＝80
8. 分层随机抽样具体方法
分群随机抽样：总体分群，再随机抽取几个群组成样本，群内全部调查。
分层随机抽样：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。有按比例分配和最优分配两种方案。
分层的代表性强，抽样误差小。
9. 分层随机抽样分层原则
对于重复抽样：
假设总体数量为N，其中包含某种特征A的个体数量为a，那么总体比例为π=a/N；
此时抽出容量为n的样本，其中包含特征A的个体数量为a1，则样本比例为p=a1/n。
由于进行抽样的时候，每一次抽取都可以看成是一次独立重复实验（可以理解为抽到包含A特征的个体为“成功”，否则为“失败”，“成功率”为π），抽出n的样本就可以看成进行了n次独立重复实验。那么a1即“成功”的次数服从二项分布，即a1~B（n，π）。
故 E（p）=E（a1/n）=（1/n）*E（a1）=（1/n）*nπ=π
D（p）=D（a1/n）=（1/n²）*D（a1）=（1/n²）*nπ（1-π）=π（1-π）/n
根据中心极限定理，当n充分大时，p近似服从于N（π，π（1-π）/n）。
10. 分层随机抽样一般怎样分层
也称分类或类型抽样，是先按与研究内容有关的因素或指标将总体各单位(或个体)分为不同的等级或类型，即层，然后从每一层中按比例或不按比例再用简单随机抽样或机械抽样的方法抽取一定数量的个体构成样本。最常用的是按比例抽样。分层抽样的原则是各层内部的差异要尽可能小，而层与层之间的差异要大。
例如：某校抽样调查初中学生读课外书的情况，全校共有学生485人，其中一年级180人，二年级160人，三年级145人，如果从全校学生中抽取100人进行调查，那么不同年级可视为不同层次，按每个年级的人数比例抽样。三个年级学生人数占全校总人数的比例分别为37%。33%，30%，则每年级抽取的人数分别为37（即100*37%）人，33人，30人，每个年级的学生可再通过简单随机抽样或机械抽样的方法确定。
例如，一个单位的职工有500人，其中不到35岁有125人，35岁至49岁的有280人，50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标，要从中抽取一个容量为100的样本，由于职工年龄与这项指标有关，决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5，所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5，280/5，95/5，即25，56，19。
【摘自数学书】一般地，在抽样时，将总体分成互不交叉的层，然后按一定的比例，从各层次独立地抽取一定数量的个体，将各层次取出的个体合在一起作为样本，这种抽样方法是分层抽样。
统计学中的。就是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层），然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本。 多次分层抽样法是指对调查母体进行分层的次数在两次或两次以上的分层抽样方法。采用这种抽样方法，是对调查母体分层以后，再对调查副次母体进行分层，最后仍以单纯随机抽样方法抽取样体。
11. 分层随机抽样分层的依据是什么
随机抽样：是对一个生物的总体，机会均等地抽取样本，估计其总体的某种生物学特性的方法，按照随机的原则，即保证总体中每个单位都有同等机会被抽中的原则抽取样本的方法。
优点：它的最大优点是在根据样本资料推论总体时，可用概率的方式客观地测量推论值的可靠程度，从而使这种推论建立在科学的基础上。正因为此，随机抽样在社会调查和社会研究中应用较广泛。常用的随机抽样方法主要有纯随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样、多阶段抽样等。 缺点：简单随机抽样只适用于总体单位数量有限的情况，否则编号工作繁重；对于复杂的总体，样本的代表性难以保证；不能利用总体的已知信息等。在市场调研范围有限，或调查对象情况不明，难以分类，或总体单位之间特性差异程度小时采用此法效果较好。
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