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- Panopto video:
- 如果您有兴趣学习如何使用 R 进行统计分析，可以选择免费的自定进度画布课程。您可以通过以下链接进入：https://umsystem.instructure.com/courses/94029
- Cengage course materials
Note:
- Cengage Unlimited 作为教科书和在线作业系统 WebAssign
- 每次考试都需要一个计算器，并允许携带一张 8 1/2 x 11 英寸的笔记（正反面）。期末考试是一次带回家的考试，需要使用统计软件（Minitab、SAS、R、SPSS 等）
- 课程内容 主题包括描述性统计、基本概率、概率分布、置信区间、假设检验、回归和方差分析。
Term:
抽样分类
- 群集抽样（Cluster Sampling）：
- 群集抽样是将总体分成多个“群集”，然后随机选择一些群集进行调查。每个群集应该是总体的一个小型代表。
- 例子：想要调查一个国家中学生的阅读习惯。由于国家范围太大，可以将每所学校视为一个群集，然后随机选择一些学校进行调查。
- 简单随机抽样（Simple Random Sampling）：
- 在简单随机抽样中，每个样本单位都有相同的被选中的机会。通常通过随机方式选取样本。
- 例子：有1000名员工的公司想要进行满意度调查。他们可以从员工名单中随机挑选100人进行调查。
- 分层随机抽样（Stratified Random Sampling）：
- 分层随机抽样先将总体分成若干互不重叠的子群体（称为“层”），然后从每个层中随机抽取样本。
- 例子：一家公司想要调查其员工的工作满意度，并认为不同部门的满意度可能有差异。公司可以先按部门划分员工，然后在每个部门内进行随机抽样。
- 系统抽样（Systematic Sampling）：
- 系统抽样是从名单上的一个随机起点开始，然后按照固定的间隔（步长）选择样本。
- 例子：在一个有1000个家庭的社区进行调查，可以从一个随机选择的起始家庭开始，然后每隔10个家庭选择一个家庭进行调查。
- 便利抽样（Convenience Sampling）：
- 便利抽样是根据易于获得的样本来选择样本，而不是随机选择。
- 例子：一位研究者想要调查人们对公共交通的意见，他可能会在最近的地铁站进行调查，因为那里容易找到使用公共交通的人。
每种抽样方法都有其适用场景和局限性。例如，简单随机抽样和分层随机抽样通常提供更具代表性的样本，但可能成本更高、更耗时。群集抽样和系统抽样在操作上更简便，但可能引入更多偏差。便利抽样最容易执行，但其结果可能最不具代表性。
- Author:Tianqi
- URL:https://notion-next-olive-five-36.vercel.app//article/90dad1b3-961a-4de3-8cd4-175119fa1920
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