分层抽样fēn céng chōu yàngрасслоённый отбóр

分层抽样stratified samplimg

应用于昆虫种群动态调查的抽样方法之一。即将总体中近似的个体归为若干层（组），对每层分别抽取一组随机样本，以代表总体的抽样方法。例如调查果树某种介壳虫，不同部位着生的密度常有较大差异，应按部位分为若干层，将每一层看作一个小总体，分别对其进行随机抽样，获得分层样本的数据，再合并成总体样本数据。是否需要采取分层抽样，可在各层抽样后，进行统计检验，分两层的用t检验，分3层以上的用方差分析，若差异显著，表示应分层，否则可不分层。此法常用于聚集分布的昆虫种群（见种群分布型）。
设总体N分为L层，h为各层的标志符号h=1,2，……L层次，则

其中 Nh是第h层中的总体数，则总体平均数：

有放回抽样的平均数标准差：

无放回抽样的平均数标准差：

若在所有的层中，则：

如在每个层中都按照同样比例抽样，即：

如果各层间总体的方差相同，则

分层抽样

亦称“类型抽样”。指把总体划分出不同层面，然后分别进行抽样的方法。其做法是先将总体按照某种规则划分成几个不同的层面，然后根据各层面的特点以及样本容量与总体容量之间的关系，确定各层次应抽人数。分层的基本原则是各层之间的差异较大而各层内的差异较小。例如，一所大学的学生可以按专业、按年级和性别进行分层；一个地区的高考学生可以按不同类型的中学加以分类；一所中学的高三学生可以按文理科、性别和是否重点班等特征进行分层。由于总体中各个层面的个体数量不同，因此，各个层应抽人数也是不同的。常用的一种方法是按比例分配各层的抽样人数，然后用随机抽样的方法从各层中随机抽取应抽人数，这种抽样也称为“分层随机抽样”。设总体容量为N，样本容量为n，则抽样比例p=n/N。假定总体被划分成k个层次(即k个小总体)，其人数为N₁,N₂，……，N_k；那么，各层次应抽人数是：

这里n_i是第i个层次应抽人数(i=1,2，…，k)，且有n_i＝n。对于一个结构复杂且个体数量很多的总体，采用分层随机抽样的方法比采用简单随机抽样的方法更合理。

分层抽样stratification sampling

将总体按分层因子(如树种、龄级、郁闭度或单位蓄积量等)分为若干层（副总体），在层内随机或系统抽取样本单元组成样本估计总体的方法。属同一层的森林其特征相近，但在地域上不一定连片。分层抽样要求：
❶确知各层单元数或权重；
❷各层单元数之和应等于总体单元数，各层单元不重叠或遗漏；
❸各层样本单元数的抽取相互独立。以上三个条件完全满足才能采用分层抽样。工作程序是：
❶确定分层方案。依需要和资料可信度确定分层因子及其级距、样本大小等。
❷准确计算各层面积及权重。
❸样本单元数的确定与分配。分配方式有按面积比例分配、最优分配、任意分配等，生产中常用比例分层抽样。样本数计算式：重复抽样时，

式中t为可靠性指标；W_h、δh²为h层的权重和方差；E为相对误差；Y为总体平均数，非重复抽样或抽样比时，。式中：n₀为重复抽样计算样本单元公式。
❹布点与调查(见“系统抽样”)。
❺内业计算。按样地调查材料计算各层特征数(见“随机抽样”)。总体平均数估值计算式为。总体标准误计算式为。分层抽样是一种高效率的抽样方法。当分层因子选择恰当，能达到加大层间方差、缩小层内方差、提高抽样精度的目的。通常分层抽样的理论精度高于随机抽样。

分层抽样fencheng chouyang

又称分类抽样法。指先将总体按一定的标准分层或分类，然后再从各层类中按其在总体中所占的比例用随机抽样法抽取对象。例如，要选取一般的幼儿作为研究对象，就可以先按男女性别分类、能力强弱分层，然后再从各类层中按一定比例用随机抽样法抽取对象。
用分层抽样法比直接从总体中随机抽样能获得更有代表性的样本。在使用分层抽样法进行研究时，必须仔细地考虑总体的特点和研究的目的。

分层抽样Sampling Stratified

亦称“类型抽样”。将总体单位按其属性特征分成若干层，然后在各层中独立、随机地抽取样本。分层抽样特点是：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，抽样保证了所抽取样本具有足够的代表性。根据在同质层内抽样方式不同，又可分为一般分层抽样和分层比例抽样。一般分层抽样是根据样品变异性大小来确定各层的样本容量，变异性大的层多抽样，变异性小的层少抽样；分层比例抽样是按各层的单位数量的比例分配各层的样本数量。在事先并不知道样品变异性大小的情况下，通常多采用分层比例抽样。

分层抽样

又称类型抽样。是按照被研究的社会现象的主要特征或属性，首先把总体单位分成若干类型或组别，然后从各组中按随机原则抽选一定单位构成样本。分层抽样可分为等比例分层抽样和不等比例分层抽样两种。等比例抽样是抽样总体中各类 （组）的单位数所占的比例与全及总体中相应各类的单位数所占的比例相等。不等比例抽样是抽样总体中各类单位所占的比例与全及总体中相应各类的单位数所占的比例不相等。分层抽样的主要优点是： 通过分类，可以把总体中标志值比较接近的单位归为一组，使各组的分布比较均匀，而且保证各组都有中选的机会，这样计算的抽样平均指标变异程度较小，在总体各单位标志值大小相差悬殊的情况下，抽样误差比简单随机抽样或机械抽样要小。分层抽样的主要缺点是： 如果事先对总体的情况不清楚，便无法进行恰当的分类。因此，分层抽样比较适合于对总体特征有了大致了解，能够按主要标志分成各个类型的情况

分层抽样stratified sampling

见“类型抽样”。

分层抽样stratified sampling; hierarchical sampling

亦称“分类抽样”、“类型抽样”。随机抽样的一种。将总体按照一定性质或特征划分为若干同质层次（或类别），再在各层内随机抽样。特点是将科学分组法与抽样法结合在一起，分层减小了各抽样层差异性的影响，抽样保证所抽取的样本具有足够代表性。根据在同质层内抽样方式不同，分为一般分层抽样和分层比例抽样，前者根据样品变异性大小确定各层的样本容量，变异性大的层多抽样，变异性小的层少抽样；后者根据每层占总体比例大小而确定其具体抽取样本的数量。在事先对总体单元变异性程度不了解时，一般采用分层比例抽样。