分层抽样调查方法是一种概率抽样技术，它将总体划分为若干个互不重叠的子群组（称为“层”），然后在每一层内独立地进行随机抽样。这种方法的核心优势在于能够确保样本在关键分层变量上的分布与总体一致，从而提高估计的精确度并减少抽样误差。分层抽样特别适用于总体内部存在明显异质性但层内同质性较高的情况，例如在不同地理区域、年龄段或社会经济群体中进行调查。通过合理选择分层变量和分配样本量（如比例分配、最优分配或等量分配），研究者可以更有效地控制抽样偏差，并在有限的调查资源下获得更具代表性的数据结果。此外，分层抽样还能针对特定子群体（如少数群体）进行针对性分析，为政策制定或市场研究提供细分维度的可靠依据。
