7.2.3 整群抽样（cluster sampling）
群是总体中的初级单位，它由若干个更小的次级单位组成.例如，某厂近两年积压了某种零件100箱，每箱20只.最近有用户要货，急需估计100箱中有多少报废零件，以尽快安排生产、及时供应用户.厂方安排人员随机抽取了5箱，对箱中的零件全部进行检查，根据所得数据对100箱中的废品数和标准差作出估计.在这次抽样调查中，是以箱作为群（初级单位），而箱中的零件则是组成群的次级单位.
如果用概率方法，首先从总体中抽取若干个群，然后调查这些群中的每一个次级单位，这种抽样方法就称为整群抽样.严格来说，称为单阶整群抽样.在实施群抽样时，初级单位（群）可以等概率地抽取，当初级单位大小不等时，也可以按不等概率抽取.
在某些情况下，调查者无法获取总体中所有个体的名单，而找到总体中群（初级单位）的名单则比较方便，这时就可以考虑采用整群抽样的方法.有时，虽然获得所有个体的名单并不困难，但是考虑实施调查的方便，或者为了节省费用，也会采用整群抽样的方法.例如，要在一所大学调查400个学生.在全校范围内抽选400个学生比抽选50个寝室（假设每个寝室住8位学生）的工作量要大很多.因此，可以将学生寝室作为群，随机抽取50个寝室进行调查.显然，来自50个寝室的400个学生的代表性，要比在全校范围抽取400个学生来得差.为了提高调查精度，可以适当多抽几个寝室，工作量也不会增加太多.(https://www.daowen.com)
由于在相同的样本容量下，整群抽样所得样本的代表性不如简单随机抽样.为了提高整群抽样的效率，就需要被抽到的群具有好的代表性.当然，理想的状态是，群即为按比例缩小的总体.但在实际操作时，很难达到这样的要求.这就启示我们：在将总体分群时，应使群内各单位间的差异大，而群与群之间的差异小.因此，分群的原则与前面分层的原则恰好相反.
在实施整群抽样时，如果同一初级单位（群）中的次级单位比较相似，则由整群抽样所得样本的代表性就比较差.这时，可以在每个被抽中的初级单位中对次级单位再进行一次抽样.这种抽样就称为二阶抽样.由此不难理解三阶抽样或更高阶的抽样.二阶以上的抽样可通称为多阶抽样.
多阶抽样可以在大范围内进行.多阶抽样的效率一般高于整群抽样.许多全国性的抽样调查，例如人口变动情况抽样调查，儿童健康情况调查等，都是多阶抽样.
