母集団から標本を抽出する方法は，大きく無作為抽出法と有意抽出法とに分けられます．無作為抽出法とは母集団からランダムに標本を抽出する方法で，有意抽出法とは母集団を反映するような標本を意図的に抽出する方法です．
　無作為抽出法の1つに層化抽出法（または層別抽出法）という方法があります．性別や年代，地域といった母集団の特性を考慮していくつかの部分集団（＝層）に分けることを層化（または層別）といいます．層化抽出法は層化によって母集団の特性をできるだけ保つように配慮して標本を抽出する方法で，小さなサンプルサイズでも推定精度を高めることができる利点があるとされています．層化抽出法の手順として，比例配分や最適配分，等配分といった方法に従います．
　比例配分は，母集団における各層の比率をもとにして，標本でも母集団と同じ比率で各層の人数を配分する方法です．たとえば，研究対象とする母集団で性別を層に分け，その割合が男性40％，女性60％であったとします．標本全体のサンプルサイズを100人と想定しているならば，男性40人，女性60人と配分してデータ測定を行うという手順になります．
　最適配分では，母集団での各層の比率のほかにデータのばらつきも考慮して，標本全体のばらつきが最小となるように配分します．おおざっぱな例となりますが，母集団の性別で男性90%，女性10％の比率だったとき，女性は人数が少ない分データのばらつきが大きくなる特性があるとします．サンプルサイズ100人と想定しているとき，ばらつきの小さい男性は母集団と比較して，やや少なめに70人，ばらつきの大きい女性はやや多めに30人と配分することで，ばらつきの大きさがなるべく均一になるように調整して標本を抽出します．
　等配分とは，各層の比率を同一にして標本を抽出する方法です．たとえば，サンプルサイズ100人であれば，性別の層を男性50人，女性50人と均等に配分します．