分层抽样和目的性抽样的区别

内容：

在统计学中，抽样是获取数据的重要手段，而分层抽样和目的性抽样是两种常见的抽样方法。它们各有特点，适用于不同的研究场景。以下是关于这两种抽样方法的常见问题解答：

什么是分层抽样？

分层抽样是将总体划分为若干个互不重叠的子群体，每个子群体称为一层。在每一层内进行随机抽样，然后将各层的样本合并，构成整个样本。这种方法可以确保样本在各个层次上的代表性。

目的性抽样是根据研究目的和需要选择样本。研究者会根据研究问题、理论框架和实际情况，有意识地选择那些能够提供丰富信息、具有代表性的样本。

分层抽样强调的是总体的层次结构，通过在每一层内进行随机抽样来保证样本的代表性。而目的性抽样则侧重于研究目的，根据研究需要选择样本。

分层抽样适用于总体具有明显的层次结构，需要保证各层代表性时。目的性抽样适用于研究者需要深入了解特定群体或现象时。

分层抽样在数据分析时，需要考虑各层的权重，以保证结果的准确性。目的性抽样在数据分析时，主要关注样本的特性和研究目的的相关性。

分层抽样对样本量没有特别要求，但需要保证各层的样本量足够。目的性抽样对样本量没有严格限制，但需要保证样本的代表性。

分层抽样可能需要较高的研究成本，因为需要在不同层次上进行抽样。目的性抽样成本相对较低，因为可以根据研究需要灵活选择样本。