R中的分层抽样或比例抽样

时间:2014-09-29 23:54:08

标签: r

我有一个如下生成的数据集:

myData <- data.frame(a=1:N,b=round(rnorm(N),2),group=round(rnorm(N,4),0))

数据看起来像这个

enter image description here

我想生成具有给定样本大小的myData的分层样本集,即50.结果样本集应遵循原始数据集的“组”分配比例。例如,假设myData有20条属于第4组的记录,那么结果数据集应该有属于第4组的50*20/200=5条记录。如何在R中执行此操作。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

您可以使用my stratified function,指定值&lt; 1作为你的比例,如下:

## Sample data. Seed for reproducibility 
set.seed(1)
N <- 50
myData <- data.frame(a=1:N,b=round(rnorm(N),2),group=round(rnorm(N,4),0))

## Taking the sample
out <- stratified(myData, "group", .3)
out
#     a     b group
# 17 17 -0.02     2
# 8   8  0.74     3
# 25 25  0.62     3
# 49 49 -0.11     3
# 4   4  1.60     3
# 26 26 -0.06     4
# 27 27 -0.16     4
# 7   7  0.49     4
# 12 12  0.39     4
# 40 40  0.76     4
# 32 32 -0.10     4
# 9   9  0.58     5
# 42 42 -0.25     5
# 43 43  0.70     5
# 37 37 -0.39     5
# 11 11  1.51     6

将最终组中的计数与我们预期的计数进行比较。

round(table(myData$group) * .3)
# 
# 2 3 4 5 6 
# 1 4 6 4 1 
table(out$group)
# 
# 2 3 4 5 6 
# 1 4 6 4 1 

您还可以轻松地为每组采集固定数量的样本,如下所示:

stratified(myData, "group", 2)
#     a     b group
# 34 34 -0.05     2
# 17 17 -0.02     2
# 49 49 -0.11     3
# 22 22  0.78     3
# 12 12  0.39     4
# 7   7  0.49     4
# 18 18  0.94     5
# 33 33  0.39     5
# 45 45 -0.69     6
# 11 11  1.51     6
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