系统抽样与整群抽样的区别是什么？ 编辑

系统抽样 整群抽样是两种不同类型的统计方法，研究人员、分析员和营销人员用来研究人口样本。

系统抽样和整群抽样的方法样品 从人口的角度来看是不同的。虽然系统抽样使用较大人群的固定间隔来创建样本，但整群抽样将人群细分为不同的群。

系统抽样从总体中选择一个随机的起点，然后根据总体的大小从固定的固定间隔中抽取样本。整群抽样将总体划分为若干个簇，然后从每个簇中随机抽取一个简单的样本。 在本文中，我们将介绍这两种抽样的区别、它们的优缺点、何时最好使用一种抽样而不是另一种抽样，以及每种抽样的示例。

关键要点

• 系统抽样和整群抽样都是研究人员、分析员和营销人员用来研究人口样本的统计方法。
• 系统抽样包括从较大的人群中选择固定的间隔来创建样本。
• 整群抽样将人群分成若干组，然后从每个组中随机抽取一个样本。
• 系统抽样和整群抽样都是随机抽样的一种形式，称为概率抽样，与非概率抽样不同。
• 系统抽样和整群抽样都有各自的优点和缺点，但都可以节省时间和成本。

系统抽样

系统抽样

系统抽样是一种随机概率取样 方法。这是研究人员和分析人员最常用的方法之一。这种方法需要从更大的群体中选择样本。虽然起点可能是随机的，但抽样涉及在每个成员之间使用固定的间隔。

下面是它的工作原理。研究者首先从一个更大的起点开始人口 . 这通常是一个整数的形式，它必须小于较大人口中受试者的数量。然后分析员选择每个成员之间的间隔；这是每个成员之间一致的差异。这是一个假设的例子。假设研究中有100人。研究者从第10位的人开始。然后他们决定从那以后每选第七个人。这意味着在抽样中选择以下地点的人：10、17、24、31、38、45等等。

系统抽样的优缺点

这种类型的统计抽样相当简单，这就是为什么它普遍受到研究人员的青睐。它在某些方面也非常有用金融. 使用这种方法的人假设结果代表了大多数正常人群。这一过程也保证了整个人口的抽样是均匀的。不过，这种取样方式可能会有问题。例如风险 由于使用这种方法的人可以根据期望的结果选择主题和时间间隔，因此操纵数据的可能性可能更大。

系统抽样操作简单，易于理解。统计学家可能有预算或时间限制，他们发现使用系统抽样有利于创建、比较和理解他们的样本。此外，与其他采样方法相比，系统采样由于其过程性，提供了更高程度的控制。

系统抽样也消除了聚类选择，即在一个群体中随机选择的样本不自然地接近在一起。随机抽样，而不是系统抽样，只能通过进行多次调查或增加抽样数量来消除这种情况；这两种方法都可能耗时且成本高昂。系统抽样也具有低风险因素，因为数据被污染的可能性很低。

尽管有很多优势 系统抽样确实有缺点。系统抽样的主要限制是需要人口规模。如果没有特定人数的参与者，系统抽样就不能很好地工作。例如，如果一个统计学家想检查一个特定地区无家可归者的年龄，但不能准确地获得有多少无家可归者，那么他们就没有人口规模或起点。

另一个缺点是，人口需要有一个自然数量的随机性。否则，选择类似实例的风险就会增加，从而破坏样本的目的。

系统抽样示例

系统抽样的目的是获得一个无偏的样本。实现这一点的方法是，给群体中的每个参与者分配一个数字，然后在群体中选择相同的指定间隔来创建样本。

例如，您可以选择每5名参与者或每20名参与者，但您必须在每个人群中选择相同的参与者。选择第n个数字的过程是系统抽样。

例如，一家牙膏公司生产了一种新口味的牙膏，并希望在向公众销售之前对样本人群进行测试。测试的目的是确定新口味是否受到样品的欢迎。该公司汇集了50人，并决定使用系统抽样创建10人的意见，他们将考虑牙膏的样本。

首先，营销团队为每个参与者分配一个数字。在本例中，它在组中有50个总体，因此它将为每个参与者分配一个从1到50的数字。接下来，它必须确定它希望有多大的样本，并且它已经确定了10个样本的大小。因此，50/10=5。五将是它的抽样数字；这意味着它将选择人口中的每五个参与者来获得它的样本。下表列出了这一点，每五名参与者都用黑体字表示，并选择一名作为样本。

整群抽样

整群抽样是另一种随机抽样统计学测量。当群体中存在不同的群体子集时，使用这种方法。这些组被称为集群。整群抽样常用于市场营销 团体和专业人士。

当试图研究一个城市、城镇或地区的人口统计学时，由于人口规模很大，最好采用整群抽样。

整群抽样分两步进行。首先，选择整个群体并将其分为不同的群。然后从这些子组中选择随机样本。例如，研究人员可能会发现很难构建一个公司的全部客户群杂货店 去面试。但是，他们可能能够创建随机的商店子集；这代表了这个过程的第一步。第二步是随机抽样采访这些商店的顾客。

整群抽样的类型

整群抽样有两种类型：一阶段整群抽样和两阶段整群抽样。

单阶段整群抽样包括选择一个随机的整群样本，并从该整群中的每个个体收集数据。两阶段整群抽样包括随机选择多个聚类，并在每个聚类中随机选择某些受试者，形成最终样本。两阶段采样可以看作是一阶段采样的子集：从创建的簇中采样某些元素。

整群抽样的优缺点

如上例所示，当很难完成整个人口的列表时，可以使用这种抽样方法。这是一个简单的手动过程，可以节省时间和金钱。 

事实上，与其他方法相比，使用整群抽样是相当便宜的。这是因为与之相关的成本和费用 因为整群抽样需要随机选择所选的群，而不是评估整个群体。同样的过程也允许增加样本量。由于统计学家只能从一组选定的聚类中进行选择，因此他们可以增加从该聚类中抽样的受试者数量。

整群抽样的主要缺点是存在较大的误差抽样误差 与之相关，使得它不如其他取样方法精确。这是因为一个群体中的受试者往往具有相似的特征，这意味着整群抽样不包括不同的人口统计学特征。这通常会导致在一个集群中的过度代表或代表不足，因此，可能是一个有偏见的样本。

整群抽样示例

例如，一项学术研究正在进行，以确定公司有多少员工投资银行持有工商管理硕士 ，在这些mba中，有多少人来自常春藤盟校。统计学家很难去每一家投资银行询问每一位员工的教育背景。为了达到这个目标，统计学家可以采用整群抽样。

第一步是形成一个投资银行集群。统计学家不必研究每一家投行，而是可以根据收入选择研究前三大投行，形成第一个集群。在此基础上，统计学家不必对所有三家投行的每一位员工都进行面试，而可以组成另一个集群，只包括来自特定部门的员工，例如销售和交易部门或其他部门的员工并购 .

这种方法允许统计学家缩小抽样规模，使之更有效和更具成本效益，但仍然有足够多的样本来衡量所寻求的信息。

特别注意事项

虽然系统抽样和整群抽样都是随机抽样的形式，但它们以完全不同的方式得出样本量。系统抽样是根据种群中固定的间隔来选择样本，而整群抽样则是从种群中产生一个聚类。

整群抽样更适合于特定人群中有不同子集的情况，而系统抽样则更适合于已知整个人群列表或数量的情况。然而，这两种方法都是将人口分成更小的单元进行抽样。

对于系统抽样来说，重要的是要确保群体中没有模式，否则，你就有可能选择不代表整体人群的类似受试者。对于整群抽样来说，重要的是要确保每一个聚类都具有与整个样本相似的性状。

整群抽样常见问题

什么是整群抽样？

整群抽样是随机抽样的一种形式，它将一个群体分成若干个簇来创建一个样本。还可以从初始聚类创建更多的聚类，以缩小样本范围。

为什么要使用整群抽样？

整群抽样最适合用于研究大的、分散的人群，在这些人群中，对每个受试者进行访谈既费钱，又费时，甚至可能是不可能的。整群抽样允许创建一个较小的代表被评估人群的具有相似特征的群。

整群抽样是如何工作的？

整群抽样只是将被研究的人群分成更小的群体。这些亚组可以被研究或进一步随机分为其他亚组。

整群抽样和分层抽样有什么区别？

整群抽样与随机抽样的主要区别分层抽样 在整群抽样中产生的群是异质的，而分层抽样的群是同质的。

底线

有一个取样方法多样 提供给寻求在小组内研究信息的统计学家。由于群体或人群往往很大，很难从每一个单独的主题中获得数据。为了克服这个问题，统计学家们采用抽样的方法，创造出能够代表更多人口的小群体。

创建这些较小样本的一个重要方面是确保它们是随机选择的，并且是较大群体的真实代表。系统抽样和整群抽样是统计学家研究人口的两种方法。

两者都是随机抽样的形式，既省时又省钱，将人群分成更小的群体，便于分析。当整个人口已知时，系统抽样效果最好；当整个人口难以测量时，整群抽样效果最好。