分層抽樣法也叫型別抽樣法，是指從一個可以分成不同子總體（或稱為層）的總體中，按規定的比例從不同層中隨機抽取樣品（個體）的方法。分層抽樣的特點是：由於透過劃類分層，增大了各型別中單位間的共同性，容易抽出具有代表性的調查樣本。

分層抽樣：先依據一種或幾種特徵將總體分為若干個子總體,每一子總體稱作一個層;然後從每層中隨機抽取一個子樣本，這些子樣本合起來就是總體的樣本。各層樣本數的確定方法有 3種：

①分層定比。即各層樣本數與該層總體數的比值相等。例如，樣本大小n=50，總體N=500，則n/N=0.1即為樣本比例，每層均按這個比例確定該層樣本數。

②奈曼法。即各層應抽樣本數與該層總體數及其標準差的積成正比。

③非比例分配法。當某個層次包含的個案數在總體中所佔比例太小時，為使該層的特徵在樣本中得到足夠的反映，可人為地適當增加該層樣本數在總體樣本中的比例。但這樣做會增加推論的複雜性。 　　總體中賴以進行分層的變數為分層變數，理想的分層變數是調查中要加以測量的變數或與其高度相關的變數。分層的原則是增加層內的同質性和層間的異質性。常見的分層變數有性別、年齡、教育、職業等。分層隨機抽樣在實際抽樣調查中廣泛使用，在同樣樣本容量的情況下，它比純隨機抽樣的精度高，此外管理方便，費用少，效度高。