স্তরিত নমুনায়ন
পরিসংখ্যানে স্তরিত নমুনায়ন সেইসব তথ্যবিশ্ব থেকে নমুনা সংগ্রহ করার প্রক্রিয়া যাদেরকে কয়েকটি উপ-তথ্যবিশ্বে ভাগ (বিভাজন) করা সম্ভব। জরিপ করার সময় তথ্যবিশ্বের (population) ভেতরকার উপ-তথ্যবিশ্বগুলি ভিন্ন ভিন্ন বৈশিষ্ট্যের (উপাদান সংখ্যা, গড় ইত্যাদি) হলে প্রত্যেক সাব-পপুলেশন (স্তর) থেকে আলাদাভাবে নমুনা নেওয়া সুবিধাজনক। নমুনা নেওয়ার আগে পপুলেশনকে একজাতীয় উপদলে ভাগ করার প্রক্রিয়া হল স্তরায়ন। স্তরগুলি তথ্যবিশ্বের বিভাজন নির্দেশ করে। একে সম্মিলিতভাবে সম্পূর্ণ এবং বর্জনশীল হতে হবে। অর্থাৎ, পপুলেশনের প্রত্যেক উপাদান একটি এবং কেবল একটি স্ট্র্যাটামেরই অংশ হতে পারে। এরপর প্রত্যেক স্ট্র্যাটামে সিম্পল র‍্যান্ডম স্যাম্পলিং প্রয়োগ করা হয়। এর উদ্দেশ্য হল স্যাম্পলিং ত্রুটি কমিয়ে নমুনাকে আরও নিঁখুত করা। এটা weighted mean নির্ণয় করে যার বিচ্যুতি সিম্পল র‍্যান্ডম স্যাম্পলিংএর গাণিতিক গড়ের চেয়ে কম। পরিগণনামূলক পরিসংখ্যানে স্ট্র্যাটিফাইড স্যাম্পলিং হল বিচ্যুতি হ্রাস করার উপায় কিন্তু জানা পপুলেশন থেকে পরিসংখ্যান নির্ণয় করতে মন্টে কার্লো পদ্ধতিগুলো ব্যবহৃত হয়। ধরা যাক আমরা একটি নির্বাচনে প্রত্যেক প্রার্থীর গড় ভোট অনুমান করতে চাই। আরও ধরে নেয়া যাক যে দেশটিতে তিনটি শহর আছে যার মধ্যে  A শহরে ১ মিলিয়ন কারখানা শ্রমিক, B শহরে ২ মিলিয়ন অফিসকর্মী এবং C শহরে ৩ মিলিয়ন অবসরপ্রাপ্ত ব্যক্তি রয়েছেন। আমরা চাইলে সমগ্র পপুলেশন থেকে ৬০ জনের র‍্যান্ডম স্যাম্পল নিতে পারি কিন্তু এক্ষেত্রে প্রাপ্ত নমুনা শহরগুলোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ না হওয়ার আশঙ্কা রয়েছে। তাহলে নমুনাটি হবে পক্ষপাতদুষ্ট যা হিসাবে উল্লেখযোগ্য ত্রুটি ঘটাতে পারে। এর পরিবর্তে যদি আমরা শহর A, B এবং C থেকে যথাক্রমে ১০, ২০ এবং ৩০ জনের র‍্যান্ডম স্যাম্পল নিই, তাহলে আমরা একই আকারের নমুনার জন্য কম ত্রুটিপূর্ণ হিসাব পাব। এই পদ্ধতি সাধারণত তখন ব্যবহার করা হয় যখন পপুলেশনকে সমজাতীয় দলে বিভক্ত করা যায় না।