層別サンプリング（Stratified Sampling）は、統計学や市場調査で用いられるサンプリング技術の一つです。

この方法では、母集団を内部的に均質なサブグループまたは「層」に分割し、各層から無作為にサンプルを選択します。目的は、母集団全体の特性をより正確に反映させることにあります。

層別サンプリングの特徴

• 母集団の分割: 層別サンプリングの最初のステップは、母集団を類似の特性を持つ複数の層に分割することです。この分割は、年齢、性別、収入レベル、教育レベルなど、研究の目的に関連する変数に基づいて行われます。

• 代表性の確保: 各層からのサンプルは、その層を代表するように選ばれます。これにより、各層の特性が全体のサンプルに均等に反映され、バイアスの可能性が減少します。

• サンプルサイズの割り当て: 層ごとのサンプルサイズは、層のサイズに比例して割り当てることが一般的ですが、研究の目的に応じて異なる割り当て方が選ばれることもあります。

層別サンプリングの利点

• 高い精度: 各層が母集団内の特定の特性を反映しているため、層別サンプリングはシンプルランダムサンプリングよりも高い精度を提供することができます。

• 分析の柔軟性: 層別サンプリングにより、特定の層内での分析が可能になり、層間での比較が容易になります。

• 母集団の全体像の維持: 層別サンプリングは、母集団の多様性をサンプルに保持することを可能にし、重要なサブグループが研究結果から除外されるリスクを減らします。

層別サンプリングの欠点

• 層の定義が困難: 正確な層の定義と分割は、十分な事前情報がないと難しい場合があります。

• 実装の複雑さ: 層別サンプリングは、シンプルランダムサンプリングや便宜的サンプリングと比較して実装が複雑になることがあります。

層別サンプリングは、特に母集団が明確に区別されたサブグループを含む場合や、特定の層に焦点を当てた分析が必要な研究で有効な手法です。