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最近逗滾在輔導某製造業工程師時,

發現一群人分不清  分層抽樣(Stratified Samplping)與 群集/集體抽樣(Cluster Sampleing)

對逗滾來說, 用了統計10幾年的經驗, 很容易就分辨出來

因為是本行啊!!

逗滾發現, 對非統計本科的人來說

背誦一些統計名詞會很痛苦

所以現在就來分享個人經驗, 讓大家可以簡單區分這兩種的差別

情境一:

現在,你第一次要到女友家拜訪, 丈母娘看女婿, 越看越有趣

想順路買個伴手禮給未來丈人 丈母娘, 這時你就看到無所不在的"全聯"

你就停好車, 走進去, 看到滿滿的水果,

心裡想著: 吃水果最好, 養顏美容, 頭好壯壯

所以你就開始從第一層水果挑起

第一層:酪梨

第二層:火龍果

第三層:西印度櫻桃

第四層:水蜜桃

你就從各層各自挑選了幾顆水果, 然後去結帳了.

到了女友家, 大家一起開心的削水果, 吃水果拼盤

加分~~~女友家人一定覺得你很上道

情境二:

事隔一個月,你要第二次去拜訪未來丈母娘,

(順便跟女友家人套好關係, 收買人心~~啊 大誤)

這一次, 因為路上堵車, 所以時間很匆忙,

這次想到, 應該還是要買個伴手禮

可是時間來不及, 沿路上又是滿滿的"全聯"

(全聯都快7-11化了)

所以你二話不說, 衝進去水果區

你的目光快速掃射一遍

發現有水果禮盒, 每一盒裡面的水果種類都是一模一樣的,

因此你也不用挑, 因為每一盒都一樣了

所以就順手的拿一盒去結帳了

Finally, 順利抵達未來老婆家, 大家一樣開心削水果, 吃水果盤

未來丈人開心~~我女兒選這男友不錯

這兩個情境,

情境一是分層抽樣的應用

情境二是集群抽樣的應用

關於分層抽樣:

分層抽樣是從每一層中,各自使用簡單隨機抽樣抽取樣本,

然後被取中的樣本就是你要套討的樣品

它有個特色, 層跟層之間差異很大(別跟逗滾說 水蜜桃跟火龍果你分不清)

層內的成員差異小(全聯品質應該很好, 同一類水果品質應該齊一, 不過, 至少他們都是同一層都是水蜜桃)

所以若是工作上可以將你興趣研究的母體, 做到層之間差異大, 層內差異小, 那你就可以用分層抽樣了

關於集群抽樣:

集群抽樣是把你的母體作分類, 分類後的特性具有層之間差異小, 層內差異大

(水果盒每一盒就是一個層, 每一盒都包裝精美, 真是讓人不知如何選擇)

(可是每一盒內的成員差異很大, 香香帶有小細毛的水蜜桃, 綠綠光滑皮膚的酪梨, 又紅又大顆的火龍果)

所以你就使用簡單隨機抽樣, 隨便選一盒, 然後一整盒帶走,

這一整盒你全部都要, 也就是要全部普查啦!

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統計觀念就分享到這邊,

 

 

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