分层抽样（），又名层化抽出法，是统计学的一从统计总体（又称为「母体」）抽取样本方法。将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。从而保证样本的结构与总体的结构比较相近，从而提高估计的精度。相对于没有经过分层的抽样调查，其数据会被称为「未分层抽样」（）。在社会统计调查（），当总体内的「子总体」（）之间的差异较大，对每个子总体分别进行分层抽样调查，会令统计调查结果更为准确。子总体的分层必须为互斥，即每个总体的成员均只能属于一个分层。之后，可对每个子总体进行简单随机抽样