分层抽样简单例子有哪些呢?

分层抽样简单例子有：

1、研究某种产品的消费率时，按常理认为男性和女性有不同的平均消费比率。

为了把性别作为有意义的分层标志，调查者肯定能够拿出资料证明男性与女性的消费水平明显不同。用这种方式可识别出各种不同的显著特征。

2、研究者欲研究某市社区护士工作的满意度。

该市社区护士的学历组成由中专、大专以及本科学历组成。研究者采用简单随机抽样或系统抽样的方法，分别从这三类社区护士中抽取三个子样本，最后，将这三个子样本合起来构成该市全体护士的样本。

分层抽样中常见的分层变量

总体中赖以进行分层的变量为分层变量，理想的分层变量是调查中要加以测量的变量或与其高度相关的变量。分层的原则是增加层内的同质性和层间的异质性。

常见的分层变量有性别、年龄、教育、职业等。分层随机抽样在实际抽样调查中广泛使用，在同样样本容量的情况下，它比纯随机抽样的精度高，此外管理方便，费用少，效度高。

运用分层抽样税务稽查方法时，各层样本抽查方法是相对独立的，可以是随机数表法，也可以是系统选样法。

分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。

分层抽样的具体程序：

把总体各单位分成两个或两个以上的相互独立的完全的组（如男性和女性），从两个或两个以上的组中进行简单随机抽样，样本相互独立。总体各单位按主要标志加以分组，分组的标志与关心的总体特征相关。

例如，正在进行有关啤酒品牌知名度方面的调查，初步判别，在啤酒方面男性的知识与和女性的不同，那么性别应是划分层次的适当标准。如果不以这种方式进行分层抽样，分层抽样就得不到什么效果，花再多时间、精力和物资也是白费。