⑴ 단순 무작위 샘플링 ⑵ 층화 무작위 샘플링 ⑶ 등거리 무작위 샘플링 ⑷ 클러스터 무작위 샘플링.
무작위 표본 추출 방법: 모집단에서 표본을 추출하는 방법으로, 각 표본 단위의 추출 확률이 동일하다는 특징이 있어 표본 편향을 효과적으로 제거하고 대표 표본을 얻을 수 있습니다.
고정 간격 샘플링 방법: 데이터 세트에서 특정 간격으로 샘플링합니다. 샘플링된 포인트는 학습 샘플로 사용되며 나머지 샘플은 테스트 샘플로 사용됩니다. 이 방법을 사용하면 학습 샘플과 샘플을 효과적으로 줄일 수 있습니다. 모델의 일반화 능력에 도움이 됩니다.
계층화 표본추출 방법: 모집단을 하나 이상의 계층으로 나누고, 먼저 각 계층에서 표본을 추출한 후, 각 계층에서 지정된 개수의 표본을 추출하고, 최종적으로 이를 결합하여 전체 표본을 구성하는 방식 . 체계적 표본추출의 장점은 표본추출 결과가 전체 분포를 반영할 수 있어 표본오차를 효과적으로 줄이고 개인차에 영향을 받지 않는다는 점이다.
군집 무작위 표본 추출 방법의 장점은 표본이 상대적으로 집중되어 있으며 특정 특정 연구에 적합하다는 것입니다. 예를 들어, 교육 실험은 일반적으로 수업별로 연구가 수행되어야 하며 원래 교육 단위를 방해할 수 없습니다. 따라서 이 방법은 교육 과학 연구, 특히 교육 실험에 일반적으로 사용됩니다.
또한 대규모 조사 연구에서 군집 무작위 표본 추출은 구성이 쉽고 인력, 물적 자원, 시간을 절약할 수 있습니다. 단점은 표본 분포가 고르지 않고 대표성이 낮으며 표본 추출 오류가 상대적으로 작다는 것입니다. 큰.