R中的分层抽样或比例抽样

我生成的数据集如下：

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

数据看起来像这样

我想生成一组分层样本myData给定样本量，即50。所得样本集应遵循原始数据集“组”的比例分配。例如，假设myData有 20 条记录属于第 4 组，那么结果数据集应具有50*20/200=5属于组 4 的记录。如何在 R 中执行此操作。

您可以使用my stratified功能，指定一个

## 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的预期进行比较。

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 

您还可以轻松地每组抽取固定数量的样本，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