在统计学中，分层随机抽样是一种常用的调查方法。它通过将总体划分为若干个互不重叠的子群体（即层次），然后从每个层次中独立地进行简单随机抽样，从而确保样本能够更准确地反映总体特征。

举个例子来说，假设我们想要了解某大学全体学生的平均月生活费用情况。由于这所大学的学生来自不同的年级、专业以及城市背景，这些因素可能对他们的消费习惯产生显著影响。因此，在进行这项研究时，我们可以采用分层随机抽样的方式来提高数据的代表性。

首先，我们将全校学生按照年级划分成四个层次：大一、大二、大三和大四；接着再根据专业类别进一步细分每个年级下的具体专业组别；最后考虑到城乡差异，还可以增加一个额外维度来进行更细致地划分。这样就形成了一个多维交叉结构的层次体系。

接下来，在每一个确定好的层次内执行简单随机抽样操作。例如，在抽取大一年级所有理科类专业的男生样本时，可以通过校园卡系统随机选择一定数量符合条件的对象作为调查对象。重复此过程直至覆盖全部预定层次为止。

通过这种方法得到的结果往往比单纯依赖于简单随机抽样更加精确可靠，因为它充分考虑到了各种潜在影响因素，并且能够在一定程度上减少误差来源。当然，在实际操作过程中还需要注意合理设置各层次之间的比例关系以及控制好总体规模等因素才能达到最佳效果哦！

以上就是关于分层随机抽样的一些基本介绍及其应用场景示例啦！希望对你有所帮助～