统计中的样本类型

统计学有两个分支，描述统计学和推理统计学。在这两个主要分支中，统计抽样主要涉及推断统计。这类统计背后的基本思想是从统计样本开始。在我们有了这个样本之后，我们试着说一些关于人口的事情。我们很快意识到抽样方法的重要性。...

统计学有两个分支，描述统计学和推理统计学。在这两个主要分支中，统计抽样主要涉及推断统计。这类统计背后的基本思想是从统计样本开始。在我们有了这个样本之后，我们试着说一些关于人口的事情。我们很快意识到抽样方法的重要性。

统计中有各种不同类型的样本。这些样本中的每一个都是根据其成员从总体中获得的方式命名的。能够区分这些不同类型的样品很重要。下面列出了一些最常见的统计样本的简要说明。

样本类型列表

随机样本–在这里，人口中的每个成员都有可能成为样本中的一员。成员是通过随机过程选择的。
简单随机样本–这类样本很容易与随机样本混淆，因为它们之间的差异非常细微。在这种类型的样本中，个体是随机获得的，因此每个个体被选择的可能性是相等的。同时，每一组n个个体被选择的可能性也是相等的。
自愿性反应样本——在这里，来自人群的受试者决定他们是否会成为样本的成员。这种类型的样本不可靠，无法进行有意义的统计工作。
便利样本-这类样本的特点是从人群中选择容易获得的成员。同样，对于抽样技术来说，这通常不值得。
系统样本-根据有序系统选择系统样本。
聚类样本–聚类样本涉及使用人口中明显群体的简单随机样本。
分层样本-当一个总体被分成至少两个不重叠的子总体时，会产生分层样本。

了解不同类型样品之间的区别很重要。例如，一个简单的随机样本和一个系统的随机样本可能会有很大的不同。其中一些样本在统计学上比其他样本更有用。方便样本和自愿响应样本可以很容易执行，但这些类型的样本不是随机的，以减少或消除偏差。通常，这些类型的样本在网站上很受欢迎，用于民意调查。

对所有这些类型的样品都有工作知识也是很好的。有些情况下需要的不是简单的随机样本。我们必须准备好认识到这些情况，并知道可以使用什么。

知道我们何时重新采样也很好。这意味着我们正在进行替换抽样，同一个人可以在我们的样本中贡献不止一次。一些高级技术（如引导）要求执行重采样。

...但使用的是相同的四个步骤：定义假设、设置标准、计算统计数据和得出结论。与大多数统计工具和模型一样，这种数学模型也有局限性，并且容易出现某些错误，因此投资者也有必要结合这种模型考虑其他模型什么是假...

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...准差是两个密切相关的方差度量，你们会在研究、期刊或统计学课上听到很多。它们是统计学中的两个基本概念，要理解大多数其他统计概念或程序，必须理解它们。下面，我们将回顾它们是什么，以及如何找到方差和标准差。...