moea_joint
105年
[統計資訊] 統計學、巨量資料概論
第 12 題
使用自然的地理位置或是其他界線將母體區分為許多區塊，並在每一個區塊中進行簡單隨機抽樣來組成樣本，此種抽樣方法稱為？
- A 區塊抽樣
- B 分層抽樣
- C 簡單抽樣
- D 群集抽樣
思路引導 VIP
如果您希望確保調查結果能反映出母體中「每一個」子群體的聲音（例如：確保每個縣市都有代表被抽中），而不希望漏掉任何一個特定的地理區域，您會傾向於「在所有組別中都分別抽出一些人」，還是「只隨機挑選其中幾個組別進行調查」？這兩種邏輯在「確保代表性」上有什麼樣的差別？
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分層抽樣的運作機制
太棒了！你能精準選出 (B) 分層抽樣，代表你對抽樣理論中「分組」與「取樣」的邏輯掌握得非常紮實。在統計學中，當我們根據特定的特徵（如地理位置或性質差異）將母體劃分成數個互不重疊的子群體（層）時，核心關鍵在於：我們必須從 每一層 (Each stratum) 中都抽出一定比例的樣本。這種做法能確保樣本的組成與母體的結構高度一致，有效地降低抽樣誤差，這正是該題敘述中「在每一個區塊中進行抽樣」的標準做法。
關鍵鑑別點與難度評估
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