分层抽样和整群抽样是两种常用的抽样方法，它们在抽取样本时的原理和应用有所不同：
1. **分层抽样（Stratified Sampling）：**
- **定义：** 将总体按照某些特征（例如年龄、性别、教育水平等）划分为若干个层，然后从每个层中独立地随机抽取样本。
- **优势：** 可以确保每个特定层的代表性，适用于总体具有多个异质性子群体的情况。有效地控制了各层之间的差异，提高了抽样的精确度。
- **应用场景：** 当总体可以划分为不同的层，且各层内的个体相对均匀或有明显差异时，适合使用分层抽样。
2. **整群抽样（Cluster Sampling）：**
- **定义：** 将总体划分为若干个互不重叠的群体（即群体内部元素可能异质，但群体之间是相对均匀的），然后从其中的若干个群体中随机抽取一部分群体，再在选中的群体内抽取所有个体作为样本。
- **优势：** 降低了抽样的复杂性，特别适用于总体较大、难以完全列举的情况，可以降低抽样成本。适用于群体之间的差异相对较小的情况。
- **应用场景：** 当总体可以划分为若干个群体，且群体之间的相似性较高，群体内部可能存在差异时，适合使用整群抽样。
需要根据研究问题和总体特点选择合适的抽样方法，以确保抽样的准确性和代表性。