群体抽样（Cluster Sampling）是一种统计抽样方法，其中将总体分为不同的群体（或簇），然后从这些群体中随机选择一部分进行调查或实验。在群体抽样中，总体中的每个元素都属于一个且仅属于一个群体。
群体抽样的步骤通常如下：
1.群体划分：首先，将总体按照某种特征划分成互不重叠的群体。这种特征可以是地理位置、年龄组、职业等等。这些群体应该是相对独立的，即每个群体内部的个体相似，但不同群体之间的个体可以有差异。
2.随机选择群体：从划分好的群体中随机选择一部分群体。通常，这种选择可以采用简单随机抽样或分层随机抽样的方法。
3.在选定的群体内进行调查：在选定的群体内，对所有个体进行调查、观察或实验。这样可以减少数据收集的成本和时间，特别是当群体内的个体较为集中时。
群体抽样的优势在于，它能够减小调查的规模，节省时间和金钱。然而，它也有一些限制。例如，如果选定的群体内部差异很大，或者群体之间差异不明显，那么群体抽样可能导致估计结果的偏差。
总的来说，群体抽样是一种常用的抽样方法，特别适用于大规模调查，但在设计抽样方案时需要仔细考虑群体的选择和群体内部的差异。
整群抽样是指整群地抽选样本单位，对被抽选的各群进行全面调查的一种抽样组织方式。
例如，检验某种零件的质量时，不是逐个抽取零件，而是随机抽若干盒 (每盒装有若干个零件)，对所抽各盒零件进行全面检验。如果全及总体划分为单位数目相等的R个群，用不重复抽样方法，从R群中抽取r群进行调查。
扩展资料
抽样过程可分为以下几个步骤：
1、确定分群的标注
2、总体（N）分成若干个互不重叠的部分，每个部分为一群。
3、据各样本量，确定应该抽取的群数。
4、采用简单随机抽样或系统抽样方法，从i群中抽取确定的群数。
例如，调查中学生患近视眼的情况，抽某一个班做统计；进行产品检验；每隔8h抽1h生产的全部产品进行检验等。