本工具是一款高效的 AI分层抽样样本单元数近似估算工具, 支持 比例分层抽样 最优分配分层抽样 Neyman分配分层抽样 等各类分层抽样设计。 通过智能算法分析总体信息和分层特征,自动计算符合精度要求的 样本单元数, 显著提升您的 抽样调查设计效率。
分层应遵循“层内变异小,层间变异大”的原则,以提高抽样效率。
常用的样本分配方法包括比例分配、最优分配和Neyman分配,应根据实际情况选择。
建议提供详细的分层信息和精度要求,以获得更准确的样本量估算结果。
您可以根据需要调整分层信息和精度要求,重新计算样本量。