什么是分层随机抽样？SPSS如何实现？

分层抽样，也叫类型抽样。先将总体中的所有单位按照某种特征或标志(性别、年龄等)划分成若干类型或层次，，然后在类型或层中随机抽取样本单位，最后将各层抽出的样本组成一个总的抽样样本。

分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。

通过划类分层，增大了各类型中个体间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各层/类之间差异较大，个体较多的情况。

分层抽样又分为两类，一种是按比例分配分层随机抽样，即每一层内抽样的比例相同；另一种是最优分配分层随机抽样，每一层抽样比例不同，内部变异小的层，抽样的比例小，反之变异大的层抽样比例大。

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SPSS分层随机抽样

咱们找个案例数据，就用自带的雇员数据，假设它现在是一个总体数据。假设我现在希望抽100个样本，先把总体按【是否少数族裔】划分为两个人群（两层），按8:2来抽取，少数族裔占两成。

直接用SPSS的【复杂抽样】菜单模块，【分析】→【复杂抽样】→【选择样本】。

选择【设计样本】创建一个抽样计划，起名为“雇员分层抽样”。

选择是否少数族裔变量作为分层依据的变量。下一步。

默认选择不放回的【简单随机抽样】方法，这个就是分层随机抽样。

如上图所示，咱们按指定的比例来抽样，这样做保证所得样本大体符合实际分布情况。【下一步】。

定制一个随机种子，比如就按今天的日期来定。

将抽样结果单独另存为一个新的SPSS数据文件，起名叫做雇员分层抽样。

直接点【完成】，工具开始执行此次分层抽样。

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结果解读

打开刚才另存的“雇员分层抽样”数据，按是否少数族裔进行频率统计。

大家来看下表，总100个样本中，是否少数族裔符合2:8比例。满足抽样计划。

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文/图=数据小兵