分層抽樣

分層抽樣  ， 又名層化抽出法 ， 是統計學的一從統計總體 （ 又稱爲 「 母體 」 ） 抽取樣本方法 。 將抽樣單位按某種特徵或某種規則劃分爲不同的層 ， 然後從不同的層中獨立 、 隨機地抽取樣本 。 從而保證樣本的結構與總體的結構比較相近 ， 從而提高估計的精度 。 相對於沒有經過分層的抽樣調查 ， 其數據會被稱爲 「 未分層抽樣 」  。 在社會統計調查  ， 當總體內的 「 子總體 」  之間的差異較大 ， 對每個子總體分別進行分層抽樣調查 ， 會令統計調查結果更爲準確 。 子總體的分層必須爲互斥 ， 即每個總體的成員均只能屬於一個分層 。 之後 ， 可對每個子總體進行簡單隨機抽樣或系統抽樣 。 這樣可令調查的代表性改善 。 相對於簡體隨機抽樣採取的算術平均值 ， 分層的抽樣應採用加權平均值 。