老师：同学们好，今天我们学习9.1.2分成随机抽样。
学生：本节课的目标任务，一、通过实例了解分成随机抽样的必要项、分成随机抽样的。
老师：含义、特点和适用范围。二、结合实例，掌握分成随机抽样的各层样本量比例分配方法，会用比例分配分成数据，抽样的样本均值估计总体均值。3、能根据实际问题的特点，设计恰当的抽样方法解决问题。四、通过精力分成随机抽样、收集数据，分析数据的过程，感受样本的随机性，提升数据分析素养。学习重点。
学生：一、分成随机抽样的概念。
老师：及总体均值的估计。二、通过信息技术辅助，多次重复抽样，直观感知样本平均数的随机性和规律性，体会不同抽样的估计效果，了解样本均值与总体均值的关系。学习难点，一、理解用比例分配随机抽样估计总体均值的数学原理，能准确归纳不同抽样估计的特征。二、从统计意义上理解合理分配的情况下，分成随机抽样的估计效果。由于简单随机抽样好，前面学习了简单随机抽样，我们知道为了解总体的情况，可以从总体中随机抽取一部分个体作为样本，用样本估计总体样本的代表性越好，对于总体情况反应就越好。所以，提高样本的代表性是抽样调查的核心之一。在上节课当中，小明想考察一下简单随机抽样的估计效果，他从树人中学校医室得到了高一年级学生身高的所有数据，计算出整个年级712名学生的平均身高为165.8厘米。然后小明用简单随机抽样的方法，从数据中抽取了样本容量为50和100的样本各10个，分别计算出样本的平均数，观察样本平均值，估计总体均值的效果。
老师：那么现在我们的问题是，运用简单随机抽样的过程中，是否可能出现诠释个子高的或者是全是个子矮的样本，或者是全是男生或者全是女生的样本？请同学们停止播放，思考，3分钟之后继续收看。我们知道，抽样调查最核心的问题是样本的代表性。简单随机抽样是总体中每个个体都有相同的机会被抽走，但因为抽样的随机性，有可能出现比较极端的样本。例如在对树人中学高一年级学生身高调查中可能出现样本中50个个体大部分来自个子高的，或者是个子矮的情形，那么这种极端样本的平均数会大幅度的偏离总体的平均数，从而使得我们的估计出现较大的误差，那么这也可以通过信息技术来看一下估计的效果。比如我们根据树仁中学高一年级712名学生的身高数据，我们做一个统计分析。
老师：那么首先我们看树仁中学712名同学的点阵图，那么我们发现这712名学生他的身高分布在一米4到一米9，是这个之间，那么我们用每一个点来表示这个个体它的身高，比如说我们看这个160厘米，那么这个人数或者是个体的个数有什么组合，那么这里有若干个点若上的。
老师：那么现在我们要研究的是从数人中学高一年级七百一二12名学生用简单随机抽样抽取样本，用量为50的样本各50个，然后我们绘制出折线图大家看，那么这个就是第一次、第二次、第三次、第四次、第五次，一直到第十次抽得的样
查看隐藏内容
