分层样本是什么

分层样本（Stratified Sampling）是一种概率抽样方法，它将总体按照某些特征或属性分成若干个互不重叠的子群，即“层”。每一层内部的个体在某种程度上具有相似性，而不同层之间的个体则可能差异较大。

在分层样本中，每一层内部进行随机抽样，以确保样本的代表性。这种方法的优势在于：

1. 提高代表性：通过确保每一层都有代表性样本，可以更准确地反映总体的特征。

2. 提高效率：在某些情况下，对某些层进行抽样可能比在整个总体中进行抽样更有效。

3. 减少误差：分层样本可以减少抽样误差，提高估计的准确性。

以下是一些常见的分层样本应用场景：

人口调查：根据年龄、性别、教育程度等特征进行分层。

市场调研：根据消费者收入、消费习惯、购买力等特征进行分层。

产品质量检验：根据产品批次、生产日期、生产线等特征进行分层。

在实施分层样本时，需要注意以下几点：

1. 选择合适的分层标准：分层标准应能够反映总体的关键特征。

2. 确保各层内部同质：同一层内的个体应具有相似性。

3. 确保各层之间异质：不同层之间的个体应具有差异性。

4. 合理分配样本量：根据各层的规模和重要性，合理分配样本量。