分层抽样是什么意思

分层抽样是一种统计学上的抽样方法，其核心思想是将总体按照某种特定的标志或特征分成若干个层次或子总体，然后从每个层次中独立地进行随机抽样，以组成最终的样本。这样做可以确保样本在某些关键特征上与总体更加相似，从而提高样本的代表性和估计的精确性。

以下是分层抽样的几个关键要点：

1. 分层变量的选择 ：分层变量应该是与研究目的密切相关的变量，能够合理地将总体划分为不同的层次。

2. 层内同质性和层间异质性 ：理想情况下，每一层内的个体应该尽可能相似（同质性高），而不同层之间的个体应该尽可能不同（异质性高）。

3. 样本的抽取 ：从每一层中抽取的样本数量通常与该层在总体中的比例相对应，这称为等比例抽样。在某些情况下，也可以对不同层赋予不同的权重，以控制各层的抽样规模。

4. 应用范围 ：分层抽样适用于总体内部差异较大，单位数量较多的情况，可以提高抽样的效率和精确度。

5. 与简单随机抽样的比较 ：与简单随机抽样相比，分层抽样通常能提供更小的抽样误差，但操作过程可能更为复杂。

分层抽样的应用非常广泛，在社会科学、医学研究、市场调研、税务稽查等多个领域都有重要应用

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