配额抽样（QuotaSampling）和分层抽样（StratifiedSampling）都是概率抽样方法，它们在抽样设计和实施上有一些关键的区别：
1.定义和目的：
配额抽样：研究者预先确定总体中的某些类别（配额），然后在每个类别中随机或便利地选择样本，直到达到每个类别的样本数量。
分层抽样：研究者将总体划分为不同的子群体（层），然后从每个层中随机抽取样本。
2.样本选择：
配额抽样：通常不需要随机选择，可以在每个配额内使用便利抽样或判断抽样。
分层抽样：要求在每个层内进行随机抽样，以确保样本的代表性。
3.代表性和误差：
配额抽样：样本的代表性依赖于研究者对总体结构的知识和判断，可能导致误差。
分层抽样：通过确保每个层在样本中的代表性，可以减少抽样误差，提高样本的代表性。
4.抽样比例：
配额抽样：每个配额的样本大小可以不同，这取决于研究者的判断。
分层抽样：每个层的样本大小通常基于层在总体中的比例来确定。
5.适用性：
配额抽样：适用于研究者对总体结构不太了解，或者当总体中存在难以随机抽样的类别时。
分层抽样：适用于研究者对总体有较好的了解，且希望确保每个子群体在样本中的代表性。
6.数据分析：
配额抽样：数据分析时需要考虑配额的构成，可能需要使用加权方法来调整样本数据。
分层抽样：由于每个层都是随机抽样的，数据分析通常不需要加权。
配额抽样是一种较为灵活的抽样方法，但可能不如分层抽样那样精确。分层抽样在需要确保样本代表性的情况下更为可靠。
