層化抽出

母集団を特性別の層（ストラータ）に分割し、各層から適切にサンプルを抽出する方法。母集団の多様性を適切に反映し、代表性を向上させる効果的な抽出法。

層化の基準例：
・人口統計的特性：性別、年齢、学歴、所得
・地理的特性：地域、都市規模、県
・組織的特性：部署、職種、勤続年数
・行動的特性：購買頻度、利用パターン

層内抽出方法：
・比例配分：各層のサイズに比例した抽出
・等配分：各層から同数の抽出
・最適配分：分散を最小化する配分
・ネイマン配分：コストを考慮した最適配分

実行手順：
1. 層化変数の選定と層の定義
2. 各層のサイズと分散の推定
3. 配分方法の決定
4. 各層での具体的抽出数の算出
5. 層内での無作為抽出の実施

メリット：
・推定精度の向上（分散の縮小）
・部分母集団の分析が可能
・行政区分に応じた結果提示
・重要な部分集団の確実な包含

実務での活用例：
・顧客満足度調査における顧客セグメント別分析
・従業員満足度調査での部署・職種別調査
・政治意識調査での年齢・性別による層化
・品質調査での製造ロット別抽出

効果的な層化のポイント：
・層内同質性、層間異質性の最大化
・目的変数と強く関連する層化変数の選択
・実務的に意味のある層の設定