分层抽样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不同的层次，然后在每个层次内进行随机抽样。这种方法通常用于以下几种情况：
1. 总体异质性：当总体内部存在明显的异质性时，分层抽样可以确保每个层次在样本中的代表性，从而提高样本的代表性。
2. 减少抽样误差：通过在具有相似特征的群体中抽样，可以减少抽样误差，提高估计的准确性。
3. 提高效率：在某些情况下，分层抽样可以减少样本量，因为某些层次可能比其他层次更容易或更经济地抽样。
具体来说，分层抽样的步骤通常包括：
定义层次：根据研究目的和总体的特征，将总体划分为若干个互不重叠的层次。
确定抽样比例：根据每个层次在总体中的比例，确定每个层次应抽取的样本数量。
随机抽样：在每个层次内，使用随机抽样方法（如简单随机抽样、系统抽样等）抽取样本。
例如，在市场调研中，可以将消费者按照年龄、性别、收入等特征进行分层，然后在每个层次内随机抽取一定数量的消费者作为样本。
分层抽样是统计学中常用的抽样方法之一，尤其在需要保证样本代表性时非常有用。
