分层抽样法是一种在统计学中广泛应用的抽样技术。这种方法的核心在于将复杂多样的总体按照某种特定的属性或特征划分为若干个层次或类型。这样的划分有助于提高样本的代表性，减少抽样误差。

在进行分层抽样时，首先对总体进行分层处理，确保每一层内的个体尽可能相似。接下来，在每个层内独立地抽取样本。这一过程可以采用简单随机抽样、系统抽样等不同的抽样技术。

最后，将各层抽取的样本合并在一起，形成总体的样本集合。这样的样本集合能够较好地反映总体的结构特征，使得统计分析的结果更加准确可靠。

例如，如果研究人员想要调查某城市居民的消费习惯，他们可能会首先根据居民的年龄、收入和居住区域等特征将总体分层。然后，在每个层中随机抽取一定数量的居民作为样本。通过这种方式，研究人员可以确保每个年龄组、收入水平或居住区域的居民都有机会被选中，从而得到更具代表性的调查结果。