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什么是分层抽样
分层抽样（stratified sampling）也被称为类型抽样或分类抽样，是一种将总体的单位按某种特征或某种规则划分为不同的层（组），然后按照等比例或最优比例的方式从每一层（组）中独立、随机地抽取个体，最后将各层的样本结合起来对总体的目标量进行估计的抽样方法。分层抽样的优点包括：保证样本中包含有各种特征的抽样单位，使样本结构与总体结构比较相近，从而提高估计的精度；当层（组）是按行业或行政区划进行划分时，分层抽样为组织实施调查提供了方便；分层抽样既可以对总体参数进行估计，也可以对各层的目标量进行估计。这些优点使分层抽样在实践中得到了广泛的应用。
什么是分层抽样？
分层抽样也称为分类抽样或类型抽样，是将抽样总体按某一标识分层，然后从每层中抽取样本单位构成样本进行数据采集和参数估计的方法和过程。
分层抽样是社会调查实务中经常用的抽样技术，它具有以下特点。
（1）分层抽样按层进行调查，便于操作、方便管理。
（2）分层抽样中各层的抽样相对独立，可以分别估计出各层总体参数数值。
（3）当抽样总体各层之中各单位标识变异程度较小，且各层之间的标识变异程度较大时，分层抽样可以显著提高抽样效率。
什么叫分层抽样的方法
分层抽样法也叫类型抽样法。
它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。
这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。
缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。
定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。
分层抽样是把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组，从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。
总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关心的总体特征相关。
例如，正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性的不同，那么性别应是划分层次的适当标准。
如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。
扩展资料：
分层抽样的应用
总体中赖以进行分层的变量为分层变量，理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。
分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。
常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。
分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。
参考资料来源：百度百科-抽样
参考资料来源：百度百科-分层抽样
什么是分层抽样？
分层抽样又称类型抽样，是一种较为常用的抽样方法。
在样本大小不变的情况下，总体的一致性越高，抽样误差就越小。
分层抽样是先将总体中的所有单位按某种特征或属性（如性别、年龄、职业或地域等）划分成若干类型或层次，然后再在各个类型或层次中采用简单随机抽样或系统抽样的办法抽取一个子样本，最后将这些子样本合起来构成总体的样本。
分层抽样的基本步骤是：总体分层—层中抽样—子样本集合。
例如，在一所大学抽取学生进行调查时，可以先把总体分为男生和女生两大类；然后采用简单随机抽样或系统抽样的方法，分别从男生和女生中各抽取100名学生。
这样，由这200名学生所构成的就是一个由分层抽样所得到的样本。
