各種抽樣方法的選擇?從總體樣本中，抽一批數據，不管是訓練模型，還是查case追問題，還是分析特征，正确的抽樣姿勢，對得到的結論十分重要，科學合理的抽樣姿勢，有助于避免我們犯錯誤，下面我們就來聊聊關于各種抽樣方法的選擇?接下來我們就一起去了解一下吧!

各種抽樣方法的選擇

從總體樣本中，抽一批數據，不管是訓練模型，還是查case追問題，還是分析特征，正确的抽樣姿勢，對得到的結論十分重要，科學合理的抽樣姿勢，有助于避免我們犯錯誤。

本文重點介紹數據抽樣方法。各位策略産品們必須收藏必須轉。

抽樣是一種方法，它使我們能夠基于子集(樣本)的統計信息來獲取總體信息，而無需調查所有樣本。

1、省時間

2、省資源

3、分析起來方便，容易突出問題

1、抽誰：确認總體，明确定義目标群體

2、去哪兒抽：獲取群體名單列表範圍

3、怎麼抽：确認抽取的科學方法

4、抽多少：算清楚抽取樣本的量，有代表，能處理

5、開抽：抽取哪些信息，操作，得到結果，驗證代表性

概率抽樣：在概率抽樣中，總體中的每個個體都有相等的被選中的機會。抽取應當是完全客觀的，不能依據某個人的主觀意志加以選擇。

1、簡單抽樣：簡單抽樣分為有放回抽樣和無放回抽樣。無放回抽樣：從N個個體中随機抽取n個個體，每次抽取一個個體，且抽取後不再放回。有放回抽樣：跟無放回類似，但是每次抽取個體之後，要放回。

2、簇抽樣（ 整群抽樣）：先将總體分為多個不相交的簇，然後再抽取一個或多個簇作為樣本。簇抽樣要求簇内的差異較大，簇之間的差異較小，從而使得簇抽取的樣本具有代表性。

3、分層抽樣（類型抽樣法）：從一個可以分成不同子總體（或稱為層）的總體中，按規定的比例從不同層中随機抽取樣品（個體）的方法。這種方法的優點是，樣本的代表性比較好，抽樣誤差比較小。缺點是抽樣手續較簡單随機抽樣還要繁雜些，運用分層抽樣抽取測量樣本時，要盡力縮小各層組内的差異，增大層組間的差異；同時層組的劃分也不宜過細，以免層組内個體數目過少而無法抽樣；再次劃分層次的标準必須明确，以免混淆或遺露。

4、系統抽樣（機械抽樣、等距抽樣））：從N個個體中抽取n個個體，做法是先确定k=N/n（對k向上取整），把N個個體分為n段，每段有k個個體，設定一個整數m，1 <= m <= k，在每段中抽取第m個個體，抽取完n段得到n個個體，這n個個體就是抽樣的結果。機械抽樣的間隔接近評估總體中個體類别分布的間隔時，常常形成周期性的偏差。

非概率抽樣：在非概率抽樣中，所有元素被選中的機會都不相等。因此，有一個顯著的風險，即最終得到一個不具代表性的樣本。非随機抽樣是根據主客觀條件而主觀選擇樣本的方式，又稱判斷抽樣。

1、便利抽樣 ：純粹以方便為着眼點的抽樣方法，樣本之選擇隻考慮方便與否，所以通常代表性較低，例如在街上随意抽訪。

2、配額抽樣：根據預先确定的總體特征來選擇樣本，也稱“定額抽樣”，是指調查人員将調查總體樣本按一定标志分類或分層，确定各類（層）單位的樣本數額，在配額内任意（主觀）抽選樣本的抽樣方式。

3、判斷抽樣：這也稱為選擇性抽樣。在選擇要求參加者時，取決于專家判斷。

4、雪球抽樣：現有的人被要求推薦更多他們認識的人，這樣樣本的大小就會像滾雪球一樣增加。當抽樣框架難以識别時，這種采樣方法是有效的。

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