抽样样本计算方法_分层抽样的计算公式是什么？
大家好！今天让小编来大家介绍下关于抽样样本计算方法_分层抽样的计算公式是什么？的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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1.抽样样本计算方法2.分层抽样的计算公式是什么？
抽样样本计算方法
那么对有N个个体的总体，所抽取的样本容量到底该有多大？根据统计学的研究，这与要求的误差把握（概率）有关．
以一个实际问题来说明，设上文所提到的某地区15岁学生共有N人，设这N人中近视眼比例为a，a未知，待估计．而我们抽出的样本容量为n，样本中近视眼的比例为p，把p作为a的估计值，两者之间是有误差的．
在统计学中有专门的根据误差要求计算样本容量的公式，举几例如下：
（1）如果希望有95%的把握，使得误差|p-a|<0.15，那么只要取样本容量为
（2）如果希望有95%的把握，使得误差|p-a|<0.1，那么可以取样本容量为
（3）同样地，如果希望有95%的把握，使得误差|p-a|<0.05，那么要取
综上可知：
（1）随着误差|p-a|的减小，样本容量n必须增加．这说明，要提高估计的精确性，必须增加样本容量．在N=50并要求有95%的把握时，两者的关系如下表所示．
|p-q|<0.15
|p-a|<0.1
|p-a|<0.05
n
24
34
45
（2）随着总体中个体个数的增加，样本容量n也随之增加，但n的增加比N的增加要慢得多，无正比例关系．例如在要求误差|p-a|<0.05时，两者的关系如下表所示．
N
50
100
200
500
1000
2000
3000
4000
5000
n
45
80
132
218
278
323
341
351
357
它告诉我们，在保证估计达到一定的精确性的前提下，在总体中个体个数很多时，并不需要很大的样本容量．这是抽样调查之所以行之有效的原因之一．
分层抽样的计算公式是什么？
抽样误差等于：总体标准差σ除以根号n（已知总体标准差σ）。
由于样本统计量的随机性，抽样误差也是随机变量，因此，个别样本的抽样误差大小是很难估计的。然而，全部可能样本的样本指标与总体参数的平均离差程度是可以度量的，这个统计量称为抽样平均误差（Mean sampling error）。
影响抽样误差大小的因素主要有：
1、总体单位的标志值的差异程度。差异程度愈大则抽样误差愈大，反之则愈小。
2、样本单位数的多少。在其他条件相同的情况下，样本单位数愈多，则抽样误差愈小。
3、抽样方法。抽样方法不同，抽样误差也不相同。一般说，重复抽样比不重复抽样，误差要大些。
4、抽样调查的组织形式。抽样调查的组织形式不同，其抽样误差也不相同，而且同一组织形式的合理程度也会影响抽样误差。
误差产生的原因
当用样本指标估计总体参数时，不可避免地要出现误差。产生这一误差的原因有两个方面：
一方面是由抽样工作中人为因素造成的，包括调查过程中的登记性误差、不遵守随机原则故意多选有利的单位或不利的单位而造成的系统性误差。
另一方面，在遵守随机原则前提下，由于抽样方法本身所致的样本结构与总体结构不一致而产生的偶然性的代表性误差。上述第一种误差是由于抽样过程中人为因素造成的，可通过采取措施预防其发生或将其减少到最小限度，而第二种误差则是抽样方法本身所固有的、无法消除的。
所谓抽样误差（Sampling error），就是指按随机原则抽样时，在没有登记性误差和系统性误差的条件下，单纯由用样本得出估计量而产生的偶然性的代表性误差。
分层抽样的计算公式是p等于Cmt0减t。分层抽样公式是K抽样间距等于N总体规模除以n样本规模，分层抽样是先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体，然后再从每一层内进行单纯随机抽样，组成一个样本的统计学计算方法。
分层抽样的特点
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，这种抽样方法是一种分层抽样，又称分类抽样或类型抽样。
将总体划分为若干个同质层，再在各层内随机抽样或机械抽样，分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，分组减小了各抽样层变异性的影响，抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性，分层抽样的计算公式是设一个总体有N个个体。
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