聚类抽样来源 – 维基百科

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5. 整群抽样

聚类是采样技术的一种，其中数据首先根据某些相似性分组成簇，然后选择随机簇来形成采样子集。

例如，我们不是随机挑选房 匈牙利 whatsapp 号码数据 屋进行采访，而是按地区对房屋进行分组，并随机选择地区作为子集。然后对选定地区内的每一所房屋进行采访。

整群抽样

6. 配额抽样

在配额抽样中，数据项首先根据相似性进行分组，就像分层抽样一样，然后根据预先选择的标准选择数据项以形成抽样子集。

例如，根据年龄和性别对人口数据进行分组，然后通过定义标准形成子集，如“年龄在 25 岁至 35 岁之间，100 名男性和 150 名女性”。这是非概率抽样技术的一个例子，这意味着它与随机抽样技术相反。

7. 极小极大采样

极小最大抽样用于人工智能、决策论、博弈论、统计学和哲学，以减少最坏情况下的损失可能性。

8. 意外取样

偶然抽样是一种从当前手头的数据样本中选择子集的技术，而不是等待更大的完整样本。这是非概率抽样技术的一个例子。

9. 自愿采样

自愿抽样是一种非概率抽样技术，其中志愿者提供子集数据，并且不是随机抽取的。这是非概率抽样技术的一种。

10. 线截距采样

这是一种采样技术，如果预先决定的线段（称为“横线”）与该元素相交，则选择该数据项作为子集。

11. 面板取样

就像焦点小组一样，在小组抽样中，随机选择一组参与者，然后进行多次访谈（大多是相同的问题）。