母集団はしばしば明確なサブグループから構成される。層化抽出法は、母集団をこれらのサブグループ（層）に分割し、各層から標本を抽出する。この方法により、重要なサブグループがすべて網羅されるため、精度が向上し、各層を個別に分析することが可能となる。

層は、年齢、地域、顧客セグメント、製品ラインなど、調査課題に関連する特性によって定義されます。層内のサンプルサイズは、層のサイズに比例する場合もあれば、層間の比較が優先される場合は等しくなる場合もあります。各層内では、通常、無作為抽出が行われます。

層化抽出法は単純無作為抽出法よりも実施が複雑ですが、代表性と効率性の向上という点で、その労力に見合うだけの価値があります。母集団が多様であることが分かっている場合、世論調査、市場調査、品質管理などで広く用いられています。重要なのは、調査対象となる変数にとって重要な層を選択することです。