分层随机抽样

（stratified random sampling）是一种在调查研究中常用的抽样方法。它将总体分为若干层，并从每一层中随机抽取样本，以保证样本能够代表总体的不同特征。

优势：

1. 精确性：分层随机抽样能够确保样本中的各个层次与总体中的层次比例相似，因此能够准确地反映总体的特征。
2. 可比性：通过分层，可以将总体划分为具有相似特征的小组，从而使得不同组之间的比较更加可靠和准确。
3. 节约成本：相比于简单随机抽样，分层随机抽样可以在保证样本代表性的前提下，减少样本的数量，从而降低调查研究的成本。

应用场景：

1. 市场调研：在市场调研中，可以根据不同的细分市场或受众群体进行分层，从而获取各个细分市场或受众群体的意见和反馈。
2. 教育研究：在教育研究中，可以根据不同的学校层级、年级、专业等进行分层，以便研究不同层次的学生或教师的特征和需求。
3. 医学调查：在医学调查中，可以根据不同的年龄段、性别、地区等进行分层，以便研究不同人群的健康问题和医疗需求。

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