分层抽样不按比例如何加权_按比例分层抽样和定额抽样的区别？

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从宏观上，两者的目的都是为了提供更好的样本代表性，并且两者的理论基础都来自于：总体的个体的同质性越高，抽样误差越小，样本的代表性越好。

两者的本质区别在于是否以概率为基础，比例分层抽样是概率抽样而后者是非概率抽样。从最宏观的角度来说，比例分层抽样产生的样本是随机抽样样本，其本身可以进行抽样误差的评估和推断检验，进而把你样本的结论推广到总体。而定额抽样本身不具备这种可能。

从具体操作上，两者都需要选取一定的变量作为分组依据，并且都需要根据各组/总体的数量比例对样本结果进行加权。

但是，分层抽样在确定分层变量之后，对每一个组内需要随机抽样或者等距抽样，这就使得每一个小组中的样本是随机样本，且合并后的样本也是随机样本。而配额抽样则不要求随机抽样，可以使用其他的非概率抽样，比如雪球抽样。第二，关于加权，分层抽样对每个小组的样本数进行控制而配额抽样对subsample size不做要求，仅仅变量的结果上进行加权。

关于两者优劣，分层抽样提供了推断统计的基础。并且尤其随机抽样或者系统抽样的产生，避免了一些外在的偏差。比如，在配额抽样中，看上去友好的人有更高的几率被抽到。但是，很多时候，分层抽样并不具有可能性。比如，在研究边缘群体时，并没有现成的、几乎包括所有组成你研究总体的个体的名单存在，这个时候定额抽样就更适用。

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