在上一期的文章中，我们向大家介绍了随机抽样的相关内容，它主要用在流行病学调查选择研究对象的过程中，目的是为了使所有的研究对象都有相同的机会被抽取。（点击查看：手把手教你SPSS实现随机抽样的两种方法）。

当然，对于抽样结构比较复杂的情况时，我们需要综合多种随机抽样的方法，分阶段进行抽样，今天我们就来向大家介绍一下，如何利用SPSS实现复杂的多阶段抽样。

研究实例

假设某城市想要调查了解该地区居民的健康状况，拟从该城市5个不同地理位置辖区内的共49个区县11128个居住小区中进行抽样，数据库格式如下：

ID：小区编号，且是唯一识别号

District：地区编号，该城市根据地理位置划分为东、西、南、北、中共5个地区

town：区县编号，即5个不同地理位置中管辖的区县编号，其中东部9个，西部16个，南部8个，北部9个，中部7个

抽样要求：

1. 覆盖全部5个地理位置辖区

2. 从49个区县中随机抽取22个区县，每个地理位置根据其管辖的不同区县数量，来确定抽样量

3. 再从被抽中的区县中，随机抽取20%的小区

4. 被抽中的小区居民全部参与健康调查

对于这个抽样过程，虽然看似很复杂，但是我们可以把它简化，因为它几乎涵盖了上我们在一篇文章中所讲到的各种随机抽样方法，包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、分阶段抽样等，那么考考大家，到底应该如何进行抽样呢？

抽样思路

1. 完整抽样框：11128个居住小区

2. 第一阶段抽样：

抽样目标：抽取22个区县（占49个总区县数量的45%）

分层抽样：按照5个不同地理位置辖区进行分层

按比例分配：由于每个地理位置管辖的区县数量不同，我们按照45%的抽样比例，来计算每个地区的抽样数量，即东部4个，西部7个，南部4个，北部4个，中部3个