分层随机抽样（Stratified sampling）是随机抽样中的一种抽样方法。
在抽样前先对母群体依某些特征分成若干层,再利用简单随机抽样,自各层中抽取样本.
类型随机抽样，又称分层随机抽样，它是先将总体各单位按一定标准分成各种类型（或层）；然后根据各类型单位数与总体单位数的比例，确定从各类型中抽取样本单位的数量；最后，按照随机原则从各类型中抽取样本。
比如，我们要了解某市400个国营企业的生产经营情况，决定采取类型随机抽样法抽取20个企业作为样本进行调查，其具体做法是：首先，将这400个企业按产业（也可按行政区划、盈利情况、规模大小等）分为三类，假定第一产业40个，第二产业200个，第三产业160个。然后，按各类企业在总体中的比重，确定各类企业抽取样本单位的数量。其中，第一产业的企业占总体10%，按比例应抽样本企业2个；按同样方法计算，第二产业中应抽样本企业10个，第三产业中应抽样本企业8个。最后，采用简单随机抽样或等距随机抽样方法，从各类企业中抽出上述数量的样本单位。
搞好类型随机抽样的关键，是分类的标准要科学、要符合实际情况，许多复杂的事物还应该根据多种标准作多种分类或综合分类。分类的结果必须是每一个单位都归属于某一类，而不允许既可属于这一类、又可属于那一类，也不允许互相交叉或有所遗漏；必须是各类型单位的数量之和等于总体单位的数量，而不允许大于或小于总体单位的数量。
类型随机抽样的优点是，它适用于总体单位数量较多、内部差异较大的调查对象。与简单随机抽样和等距随机抽样相比较，在样本数量相同时，它的抽样误差较小；在抽样误差的要求相同时，它所需的样本数量较少。类型随机抽样的缺点是，必须对总体各单位的情况有较多的了解，否则无法作出科学的分类。而这一点在实际调查之前又往往难以做到。
