什么是分层抽样

分层抽样（stratified sampling）
先将总体的单位按某种特征分为若干次级总体（层）,然后再从每一层内进行单纯随机抽样,组成一个样本.分层可以提高总体指标估计值的精确度,它可以将一个内部变异很大的总体分成一些内部变异较小的层（次总体）.每一层内个体变异越小越好,层间变异则越大越好.
分层抽样比单纯随机抽样所得到的结果准确性更高,组织管理更方便,而且它能保证总体中每一层都有个体被抽到.这样除了能估计总体的参数值,还可以分别估计各个层内的情况,因此分层抽样技术常被采用.
例如,一个单位的职工有500人,其中不到35岁有125人,35岁至49岁的有280人,50岁以上的有95人.为了了解这个单位职工与身体状况有关的某项指标,要从中抽取一个容量为100的样本,由于职工年龄与这项指标有关,决定采用分层抽样方法进行抽取.因为样本容量与总体的个数的比为1：5,所以在各年龄段抽取的个数依次为125/5,280/5,95/5,即25,56,19.
一般地,在抽样时,将总体分成互不交叉的层,然后按一定的比例,从各层次独立地抽取一定数量的个体,将各层次取出的个体合在一起作为样本,这种抽样方法是一种分层抽样.
又称分类抽样或类型抽样.将总体划分为若干个同质层,再在各层内随机抽样或机械抽样,分层抽样的特点是将科学分组法与抽样法结合在一起,分组减小了各抽样层变异性的影响,抽样保证了所抽取的样本具有足够的代表性.
分层抽样根据在同质层内抽样方式不同,又可分为一般分层抽样和分层比例抽样,一般分层抽样是根据样品变异性大小来确定各层的样本容量,变异性大的层多抽样,变异性小的层少抽样,在事先并不知道样品变异性大小的情况下,通常多采用分层比例抽样.