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- 分層抽樣(stratified sampling)屬於隨機抽樣法(Radom sampling)中的一種，其方法為將抽樣母體分成性質不同或互斥的若干組，每一組為一個『層』(strata)，同層的性質要儘量相近，即變異要愈小愈好；不同層間的變異要愈大愈好，但分層組數不宜太多，可在6組以內(Cochran 1963)。
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2014年11月10日 · 分層抽樣(stratified sampling)屬於隨機抽樣法(Radom sampling)中的一種，其方法為將抽樣母體分成性質不同或互斥的若干組，每一組為一個『層』(strata)，同層的性質要儘量相近，即變異要愈小愈好；不同層間的變異要愈大愈好，但分層組數不宜太多，可在6組以內(Cochran 1963)。 選擇分層的變數通常與研究的主題有直接的關聯，例如依BMI (身體質量指數)的大小將肥胖程度分為過瘦(18以下)、標準(18-23.9)、輕微過重(24-26.9)以及過重(27以上)等。 其他常用的變項如性別、年齡、社經地位、都市化程度等。 再從各層中隨機抽取樣本，此法可依適用情形再分為等比例抽樣以及不等比例抽樣。
分層抽樣（ stratified sampling ），又名層化抽出法，是統計學的一從統計母體（又稱為「母體」 [1] ）抽取樣本方法。 將抽樣單位按某種特徵或某種規則劃分為不同的層，然後從不同的層中獨立、隨機地抽取樣本。
分層隨機抽樣( Stratified Random Sampling )是隨機抽樣方法中的一種，通常 用在母群體中的個體分佈並不均勻時。 我們可以先把性質類似的個體歸類在一
抽樣方法主要分機率 (probabilistic) 和非機率 (non-probabilistic) 兩類，基本概念是要增加隨機性 (randomness)，儘量減低個人偏見 (bias) 或盲點導致的偏差。 量性分析採用的主要是機率抽樣。 在這 種情況下，母群中每個成員被抽選的機率是可計算評估的。 例如，在街頭訪問時，我們很容易邀請面帶笑容的行人接受我們的訪問，但由於性別上的差異，結果我們 可能得到一個女性佔大多數的樣本。 要減少這方的問題並不困難。 我們可定下一些簡單的規矩，如每隔五個路人訪問一個，讓我們的樣本不致出現「以貌取人」的問題。 又假設我們在校內進行訪問，我們可考 慮每個級別隨機抽選一班，然後每班內再隨機抽選若干受訪同學。
分层抽样（ stratified sampling ），又名層化抽出法，是統計學的一從統計總體（又稱為「母體」 [1] ）抽取样本方法。 将抽样单位按某种特征或某种规则划分为不同的层，然后从不同的层中独立、随机地抽取样本。
分層抽樣（stratified sampling）分層抽樣，也叫類型抽樣。 就是將總體單位按其屬性特征分成若幹類型或層，然後在類型或層中隨機抽取樣本單位。 分層抽樣的特點是：由於通過劃類分層，增大了各類型中單位間的共同性，容易抽出具有代表性的調查樣本。
分層抽樣(stratified sampling) 解釋： 調查的母體，可依某衡量標準，區分成若干個不重複的子母體，我們稱之為『層 』，且層與層之間有很大的變異性，層內的變異性較小。
