分层抽样是一种概率抽样方法，适用于总体内部存在明显分层结构的情况。它将总体划分为若干个互不重叠的子群体（称为“层”），然后从每个层中独立地进行抽样。这种方法能确保每个层在样本中都有代表，提高估计的准确性。举例来说，假设要调查某高校学生的阅读习惯。已知该校有文科、理科和工科三个学院，各学院学生的阅读偏好可能不同。采用分层抽样时，先将学生按学院分为三个层，然后在每个学院中随机抽取一定比例的学生进行调查。这样既能反映整体情况，又能保证各学院的代表性。分层抽样的优点包括减少抽样误差、提高统计效率，尤其适用于层间差异大而层内差异小的总体。
