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