無作為抽出
母集団をあらかじめいくつかのグループ(層)に分け、それぞれのグループで単純無作為抽出を行う「層化」と呼ばれる手法を用いる。
例えば世論調査では、都道府県別・自治体別などに分けてサンプリングする層化抽出法が行われている。母集団の要素数が約1億2000万のデータを「抽出枠」として使って単純無作為抽出するよりも、層化した方が楽だし、都道府県別の世論も見られるメリットがある。ただし、携帯電話のRDD方式の世論調査だと市外局番が使えないので、コンピュータで制作した数億の抽出枠から機械の力で単純無作為抽出せざるをえない。このように、「抽出枠」の情報に加えて「層化」を行うための情報がないと母集団を層化できないデメリットがある。
各層で分布が大きく異なる場合に効果を発揮する。例えば、東京都(人口が約1300万人)から鳥取県(人口が約60万人、東京23区全体どころか練馬区や世田谷区よりも人口が少ない)まで、人口比が著しく異なる都道府県からなる日本列島からまんべんなく人間を無作為抽出する場合に、単純無作為抽出だと人口が少なくてサンプリングされない地方民が出る場合があるが、都道府県ごとに層化すると、そういうことがない。都道府県別に分けてサンプリングしても、全ての日本国民でサンプリングされる確率が同じなら、無作為抽出である。
詳しく言うと、比例配分法(比例割当法)と最適配分法(最適割当法)がある。