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多阶段抽样,也称多级抽样,是为了使抽样过程更加实用,采用递减抽样单位分阶段抽样的方法。

这种方法可能有点复杂,因为它涉及将人口分成几类并随机选择一个或多个组,并对所选组的所有成员进行抽样。

多级抽样的应用

通常混合使用分层或整群抽样和简单随机抽样

在所有选定的集群中使用抽样项目可 阿拉伯联合酋长国手机号码列表 能成本高昂且不必要。在这些情况下,多阶段分层抽样最有用,研究人员借此从每个样本中随机选择项目。

集群建设是第一阶段。选择将要形成它的元素是第二个。当人口中所有成员的完整列表不存在且不合适时,通常会使用此技术。

在某些情况下,在从样本中删除最终项目之前应用多级集群选择。

多级抽样与整群抽样之间的区别
多阶段抽样与整群抽样非常相似。然而,它们本质上是不同的。在多阶段抽样中,从所有层中抽取随机样本,而在整群抽样中,仅研究在一个或几个阶段中选择的组。

多级抽样的优点和缺点

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执行此过程的成本和时间是有效的。 当样本量相同时,它不如简单随机抽样准确。
这是一种在调查中寻找样本的便捷方法。 很难测试。
对于相同大小的样本,它比整群抽样准确得多。 这是非常主观的。
它对于从地理上分散的人群收集原始数据是有效的。 调查结果不能百分百代表人口。
它非常灵活。 需要组级别的信息。
多阶段抽样是一种有效的研究方法,适用于参与者数量众多且需要在其中进行选择的研究。目标是制作从最小到最大的样本,直到到达参与主题。

多级抽样的阶段 为了促进潜 CXB名录 在实施,该过程可分为以下几个阶段。

选择样本大小。每个组都必须唯一编号,随后选择一个小的相关样本。
选择相关子组的抽样框。这一步是在上一阶段选择相关组之后完成的。
如有必要,重复第二阶段
使用概率抽样的某种变体从子组样本中选择组成员。

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