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本来转载于SAS随机抽样
在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。从总体中抽取样本的过程，称为抽样。
抽样包括随机抽样和非随机抽样。非随机抽样是从总体中抽取指定的个体，具有主观意向性，这里不做讨论。
随机抽样是按照随机原则，保证个体都有一定概率被抽取到的抽样方法。常见的随机抽样方式有：简单随机抽样、系统抽样、分层抽样、整群抽样、多阶段抽样、二重抽样以及比率抽样。
以下将依次介绍各种随机抽样方法的原理、应用场景及其SAS实现。在论述之前，需要准备好测试数据。我们从互联网上找了一批数据形成一张表，数据的内容是国内股票市场各只股票的若干财务数据，字段如下：
| 列名 | 中文名 |
| StockCode |
股票代码 |
| StockName |
股票名称 |
| Source |
来源板块 |
| EPS |
每股收益（元） |
| EPS_YOY |
每股收益同比（%） |
| NAPS |
每股净资产（元） |
| ROE |
净资产收益率（%） |
| CFPS |
每股现金流量（元） |
| NP |
净利润（万元） |
该表共有2472条观测（记录），按照Source（来源板块）进行统计，则各组观测数如下：
创业板 351
沪市主板 948
深市主板 473
中小板 700
数据下载地址：http://pan.baidu.com/share/link?shareid=134615&uk=1258687326
构建程序初始环境：
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