【統計抽樣 × NLP 節能分析：第 3 篇】階層、系統、叢集：三大抽樣法一次搞懂

 分層抽樣的核心理念

分層抽樣就像先把一籃水果按顏色分好層，再從每一層挑選代表性的水果，確保不同類型的樣本都能被涵蓋。當新聞內容在犯罪類型或來源媒體上分布不均時，分層的概念能讓我們在每個重要子群中各自抽樣，以維持整體分析的平衡。
這種方法特別適合當母體中存在明顯差異時，而我們希望每個子群都有足夠的代表性。對於台灣刑案新聞來說，不同年份、地區或媒體可能呈現出不同的議題焦點，若未做分層，隨機抽樣可能過度集中於某些熱門報導，忽略其他關鍵線索。
分層抽樣也能靈活運用在分層標準的選擇上，研究者可依照分析目標決定分層依據，無論是時間、地理、案件種類等因素，都可以成為分層的維度。透過這一步驟，我們在抽樣前就已經預先考慮到資料的多樣性，讓後續的NLP分析更具代表性與全面性。

系統抽樣的操作流程

系統抽樣的做法猶如在整個資料集中，以固定間隔撿取樣本，彷彿每第二十篇新聞就是我們的研究對象。首先需要為每篇新聞排序，這個順序可以依照時間、編號或其他有意義的指標，確保抽樣的規律性。
一旦確定間隔值後，只需隨機決定一個起始位置，接著按照固定步長逐篇取樣即可。這樣的設計省去了繁複的隨機機制，快速且易於在程式中實踐，非常適合當新聞量龐大且排列規律時使用。
然而，系統抽樣也帶來週期性偏誤的風險。若新聞在某個週期內具有相似性，例如同一時間段的重大事件或系列報導，可能會影響樣本多樣度。因此，在排序方式與間隔設定上，需要謹慎評估，以避免取樣結果產生意外的偏差。

叢集抽樣的實戰考量

叢集抽樣有如先把所有新聞分成好幾個群組，再隨機挑選少數群組進行全面分析。若將每週或每月作為一個叢集，則只需對選中的週期內所有新聞做NLP處理，就能節省大量前置抽樣的成本。
這方法對於時間序列資料特別有效，因為它保留了群組內完整的內容脈絡，讓我們可以在同一時段內觀察新聞議題的變化與趨勢。對於想解讀事件發展動態的讀者，也能提供更連貫的分析視角。
該策略的挑戰在於群組劃分的合理性與選取比例。若每個叢集內差異過大，或是挑選的群組數過少，都可能導致分析結果的偏頗。因此，在實作前，須評估叢集規模是否與研究目標相符，並考慮結合其他抽樣方法加以補強。

三大抽樣方法的優劣比較

分層、系統與叢集三種方法各有特色，分層能精準照顧到不同子群，系統具備簡便且可編程的優勢，叢集則在群組內保留豐富資訊。但在實務操作中，單一方法並非萬能，需根據資料結構與分析需求靈活選擇。
在多數案例中，分層抽樣可有效避免子群被忽略，卻需要掌握足夠的先驗知識來設定分層標準；系統抽樣易於運行，但需防範週期性偏誤；叢集抽樣能保持時序連貫性，卻可能犧牲整體的代表性。這些優缺點提醒我們，在選擇時必須把各項條件納入考量。
如果將這三者比作工具箱中的工具，研究者就能依照任務需求擇其所長。當子群差異明顯時，拿出「分層」；若想快速落地且程式化，選擇「系統」；想要完整紀錄某個時段，還是會回到「叢集」。透過這樣的比較，我們才能在合適的情境下，讓抽樣發揮最大效益。

何時採用複合抽樣策略

在更為複雜的場景中，單一抽樣方法往往難以兼顧多方需求。這時候，我們可以將分層與叢集、系統與分層等策略結合，發揮兩者優勢。如先以叢集分組，再於每個叢集中進行分層抽樣，以兼顧時序結構與子群代表性。
複合抽樣在實務上可以平衡成本與精確度，尤其適用於不同維度都有重要性的研究。例如要同時考量犯罪類型與時間分布，就能先按月份做叢集，再在每月內依犯罪類型做分層，獲得更全面的樣本。
然而，複合抽樣的設計與運算較為繁瑣，需要確保各階段抽樣步驟彼此相容且合乎統計原則。研究者應先構思整體流程圖，再逐步驗證每一階段的抽樣結果是否合理，以避免在多層抽樣中引入意外偏誤。

實務案例：新聞資料中的抽樣應用

在一次分析台灣某年度刑案新聞的專案中，我們首先以月份為叢集單位，隨機選出三個代表性月份，保留該期間內所有新聞，用以掌握時間趨勢。隨後，在每個月份內依犯罪類型做分層抽樣，確保暴力、詐騙、毒品等各類案件都有足夠樣本。
透過這樣的複合抽樣流程，我們在不到500篇的範圍內，同時保留了事件時間粒度與不同犯罪類型的多樣性。最後的NLP分析結果，無論是關鍵詞雲還是情感趨勢，都能忠實反映母體新聞的核心特性。
這個案例證明，當我們靈活運用多種抽樣方法，就能在節省資源的同時，不犧牲分析品質。透過實際數據與流程分享，也能提供後續專案一個具體的參考模版。