整群抽样1. 定义整群抽样（Cluster Sampling）是将总体分成许多群，然后随机抽选若干群作为样本，对抽中的群内所有单位都进行调查的一种抽样方式...

整群抽样1. 定义整群抽样（Cluster Sampling）是将总体分成许多群，然后随机抽选若干群作为样本，对抽中的群内所有单位都进行调查的一种抽样方式。2. 特点群内差异大群间差异小：整群抽样的前提是群内各单位间的差异较大，而群与群之间的差异相对较小样本单位集中由于是随机抽取的群，所以样本单位在地理位置或行政范围上比较集中抽样误差较大由于整群抽样是对群进行随机抽取，而不是对单个样本进行抽取，所以抽样误差一般大于简单随机抽样3. 适用场景整群抽样通常适用于群间差异小、群内差异大的总体，如学校、工厂、医院等。在这些场景下，整群抽样可以节省人力、物力和时间。4. 优缺点优点操作简便，节省人力、物力和时间缺点抽样误差较大，不适用于群间差异较大的总体分层抽样1. 定义分层抽样（Stratified Sampling）是将总体按某一特征分成若干层（或组），然后从每一层内随机抽取一定数量的样本，合并组成样本的一种抽样方式。2. 特点分层明确根据某一特征将总体分成若干层，每一层内部具有较大的同质性每层独立抽样在每一层内独立进行随机抽样，保证了样本的代表性抽样误差较小由于每层内部的同质性较高，所以抽样误差通常小于简单随机抽样和整群抽样3. 适用场景分层抽样适用于层间差异大、层内差异小的总体，如人口统计、市场调查等。在这些场景下，分层抽样可以提高样本的代表性，减小抽样误差。4. 优缺点优点抽样误差较小，样本代表性较高缺点操作相对复杂，需要对总体进行分层，并确保每层内部的同质性整群抽样与分层抽样的比较1. 抽样原理而分层抽样则是基于层的代表性进行抽样2. 抽样误差整群抽样的抽样误差大于分层抽样，因为整群抽样是以群为单位进行随机抽取，而分层抽样则是在每一层内部进行随机抽取，保证了样本的代表性3. 操作简便性只需要对群进行随机抽取即可；而分层抽样则需要先对总体进行分层，然后在每层内部进行随机抽取，操作相对复杂4. 适用场景5. 抽样成本因为只需要对群进行随机抽取，而不需要对每个样本进行单独抽取；而分层抽样的成本则相对较高，因为需要对每个层进行抽样，并确保每层内部的同质性总之，整群抽样和分层抽样各有优缺点，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的抽样方法。