分層抽樣         
         分層抽樣（stratified sampling）
先將總體的單位按某種特征分為若干次級總體（層），然后再從每一層內進行單純隨機抽樣，組成一個樣本。分層可以提高總體指標估計值的精確度，它可以將一個內部變異很大的總體分成一些內部變異較小的層（次總體）。

         每一層內個體變異越小越好，層間變異則越大越好。
分層抽樣比單純隨機抽樣所得到的結果準確性更高，組織管理更方便，而且它能保證總體中每一層都有個體被抽到。這樣除了能估計總體的參數值，還可以分別估計各個層內的情況，因此分層抽樣技術常被采用。

         實例介紹         
         例如，一個單位的職工有500人，其中不到35歲有125人，35歲至49歲的有280人，50歲以上的有95人.為了了解這個單位職工與身體狀況有關的某項指標，要從中抽取一個容量為100的樣本，由于職工年齡與這項指標有關，決定采用分層抽樣方法進行抽取.因為樣本容量與總體的個數的比為1：5，所以在各年齡段抽取的個數依次為125/5，280/5，95/5，即25，56，19。