分层随机抽样进行分层时,要注意如下的问题：
层与层之间要有清楚的界限。分层的结果必须是每一个单位都归属于一定的层，不允许同一单位既属于这一层，又属于那一层，当然，也不允许相互交叉或者有所遗漏。要清楚各层中的单位数目，以及各层占总体的比重。所分的层数不宜过多，否则会失去层的特性，不便于从每层中抽样。
分层随机抽样，又称类型随机抽样，它是先将总体各单位按一定标准分成各种类型（或层）；然后根据各类型单位数与总体单位数的比例，确定从各类型中抽取样本单位
的数量；最后，按照随机原则从各类型中抽取样本。
类型随机抽样的优点是，它适用于总体单位数量较多、内部差异较大的调查对象。与简单随机抽样和等距随机抽样相比较，在样本数量相同时，它的抽样误差较小；在抽样误差的要求相同时，它所需的样本数量较少。
类型随机抽样的缺点是，必须对总体各单位的情况有较多的了解，否则无法作出科学的分类。而这一点在实际调查之前又往往难以做到。
是的。
根据查询相关公开信息显示，分层随机抽样是按比例分配地，必须先确定每层的随机抽样比例，然后再按比例在各层抽样。
分层随机抽样分为按比例分配分层随机抽样和最优分配分层随机抽样。
分层抽样简单例子有：
1、研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。
为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。
2、研究者欲研究某市社区护士工作的满意度。
该市社区护士的学历组成由中专、大专以及本科学历组成。研究者采用简单随机抽样或系统抽样的方法，分别从这三类社区护士中抽取三个子样本，最后，将这三个子样本合起来构成该市全体护士的样本。
分层抽样中常见的分层变量
总体中赖以进行分层的变量为分层变量，理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。
常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。
一、特点不同
分层抽样：由于通过划类分层，增大了各类型中单位间的共同性，容易抽出具有代表性的调查样本。该方法适用于总体情况复杂，各单位之间差异较大，单位较多的情况。
整群抽样：整群抽样实施方便、节省经费；但是整群抽样是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样。
二、方式不同
分层抽样的样本时从每个层内抽取若干单元或个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取。
1、分层抽样
某公司的雇员按照部门（销售部、市场部、研究部、广告部）分层，在每一个部门随机抽取10名雇员。
2、整群抽样
福尔摩斯特旅馆连锁店有10家酒店，从中随机地选取5家，对被选出的每家酒店的全部雇员进行调查。
三、应用方式不同
分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。
应用整群抽样时，要求各群有较好的代表性，即群内各单位的差异要大，群间差异要小。
参考资料来源：百度百科－分层抽样
参考资料来源：百度百科－整群抽样
分层抽样法也叫类型抽样法它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中,按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法这种方法的优点是,样本的代表性比较好,抽样误差比较小缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些
比如一个学校有男生100 女生50 比例为2：1
则抽查比例也为2：1
分层抽样。分层抽样亦称分类抽样或类型抽样。适用于总体量大、 差异程度较大的情况。先将总体单位按其差异程度或某一特征分类、 分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。
优缺点：整群抽样的优点是实施方便、节省经费；缺点是往往由于不同群之间的差异较大，由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样，且样本分布面不广、样本对总体的代表性相对较差。
适用情况：
整群抽样方法的运用，需要与分层抽样方法区别。
当某个总体是由若干个有着自然界限和区分的子群（或类别、层次）所组成，同时，不同子群相互之间差很大、而每个子群内部的差异不大时，则适合于分层抽样的方法；反之，当不同子群之间差别不大、而每个子群内部的异质性比较大时，则特别适合于采用整群抽样的方法。
一、区别
1、概念不同
简单随机抽样也称为单纯随机抽样、纯随机抽样、SRS抽样 ，是指从总体N个单位中任意抽取n个单位作为样本，使每个可能的样本被抽中的概率相等的一种抽样方式。
分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。
系统抽样法又叫做等距抽样法或机械抽样法，是依据一定的抽样距离，从总体中抽取样本。要从容量为N的总体中抽取容量为n的样本，可将总体分成均衡的若干部分，然后按照预先规定的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本的抽样方法。
2、特点不同
简单随机抽样的特点是，每个样本单位被抽中的概率相等，样本的每个单位完全独立，彼此间无一定的关联性和排斥性。
分层抽样与简单随机抽样相比，分层抽样更有显著的潜在统计效果。也就是说，如果从相同的总体中抽取两个样本，一个是分层样本，另一个是简单随机抽样样本，分层样本的误差更小些。另一方面，如果目标是获得一个确定的抽样误差水平，那么更小的分层样本将达到这一目标。
系统抽样的特点则是法操作简便，实施起来不易出错，因而在生产现场人们乐于使用它。
二、联系
三种抽样方法抽样过程中每个个体被抽到的可能性相等，分层抽样时在起始部分抽样时采用简单随机抽样，系统抽样时各层抽样采用简单随机抽样或系统抽样。
扩展资料：
抽样方法
简单随机抽样最基本的抽样方法。分为重复抽样和不重复抽样。在重复抽样中，每次抽中的单位仍放回总体，样本中的单位可能不止一次被抽中。不重复抽样中，抽中的单位不再放回总体，样本中的单位只能抽中一次。社会调查采用不重复抽样。
简单随机抽样的具体作法有：
直接抽选法
直接抽选法，即从总体中直接随机抽选样本。如从货架商品中随机抽取若干商品进行检验；从农贸市场摊位中随意选择若干摊位进行调查或访问等。
抽签法
先将总体中的所有个体编号（号码可以从1到N），并把号码写在形状、大小相同的号签上，号签可以用小球、卡片、纸条等制作，然后将这些号签放在同一个箱子里，进行均匀搅拌。
抽签时，每次从中抽出1个号签，连续抽取 次，就得到一个容量为 的样本，对个体编号时，也可以利用已有的编号，例如从全班学生中抽取样本时，可以利用学生的学号、座位号等。抽签法简便易行，当总体的个体数不多时，适宜采用这种方法。
随机数表法
随机数表法，即利用随机数表作为工具进行抽样。随机数表（见样例）又称乱数表，是将0至9的10个数字随机排列成表，以备查用。其特点是，无论横行、竖行或隔行读均无规律。因此，利用此表进行抽样，可保证随机原则的实现，并简化抽样工作。
其步骤是：
1、确定总体范围，并编排单位号码；
2、 确定样本容量；
3、抽选样本单位，即从随机数表中任一数码始，按一定的顺序(上下左右均可)或间隔读数，选取编号范围内的数码，超出范围的数码不选，重复的数码不再选，直至达到预定的样本容量为止；
4、排列中选数码，并列出相应单位名称。
举例说明如何用随机数表来抽取样本。
当随机地选定开始读数的数后，读数的方向可以向右，也可以向左、向上、向下等等。
在上面每两位、每两位地读数过程中，得到一串两位数字号码，在去掉其中不合要求和与前面重复的号码后，其中依次出现的号码可以看成是依次从总体中抽取的各个个体的号码。
由于随机数表中每个位置上出现哪一个数字是等概率的，每次读到哪一个两位数字号码，即从总体中抽到哪一个个体的号码也是等概率的。因而利用随机数表抽取样本保证了各个个体被抽取的概率相等。
由于系统抽样法操作简便,实施起来不易出错,因而在生产现场人们乐于使用它。 如在某道工序上定时去抽一件产品进行检验,就可以看做是系统抽样法的一个例子
步骤：
1、编号：先将总体的N个个体编号，有时可直接利用自身个体所带的号码，如学号、门牌号等。
2、分段：确定分段间隔k，对编号进行分段，当N/n（n是样本容量）是整数时，取k=N/n。
3、确定第一个个体编号：在第一段用简单随机抽样确定第一个个体编号l（l≤k）。
4、成样：按照一定的规则抽取样本，通常是将l加上间隔k得到第二个个体编号（l+k），再加上k得到第三个个体编号（l+2k），依次进行下去，直到获取整个样本。
参考资料来源：百度百科-简单随机抽样
参考资料来源：百度百科-系统抽样
参考资料来源：百度百科-分层抽样
分层抽样：先依据一种或几种特征将总体分为若干个子总体,每一子总体称作一个层;然后从每层中随机抽取一个子样本，这些子样本合起来就是总体的样本。各层样本数的确定方法有
3种：①分层定比。即各层样本数与该层总体数的比值相等。例如，样本大小n=50，总体N=500，则n/N=01即为样本比例，每层均按这个比例确定该层样本数。②奈曼法。即各层应抽样本数与该层总体数及其标准差的积成正比。③非比例分配法。当某个层次包含的个案数在总体中所占比例太小时，为使该层的特征在样本中得到足够的反映，可人为地适当增加该层样本数在总体样本中的比例。但这样做会增加推论的复杂性。
总体中赖以进行分层的变量为分层变量，理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。
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