ওয়েটেড স্ট্র্যাটিফায়েড স্যাম্পলিং

ওয়েটেড স্ট্র্যাটিফায়েড স্যাম্পলিং জনসংখ্যাকে নন-ওভারল্যাপিং স্তরে বিভক্ত করে এবং প্রতিটি স্তর থেকে একটি সম্ভাব্যতা নমুনা (probability sample) সংগ্রহ করে, তারপর প্রতিটি নির্বাচিত ইউনিটে একটি ডিজাইন ওয়েট (design weight) যুক্ত করে যাতে অনুমানগুলি (estimates) সমগ্র জনসংখ্যাকে সঠিকভাবে প্রতিনিধিত্ব করে। ওয়েটগুলি অসম নির্বাচন সম্ভাবনার ক্ষতিপূরণ দেয় যা অসামঞ্জস্যপূর্ণ স্তর বরাদ্দ (disproportionate stratum allocations), উত্তর না দেওয়া (non-response), বা ফ্রেমের অপূর্ণতা থেকে উদ্ভূত হয়, যা পদ্ধতিটিকে বেশিরভাগ বৃহৎ আকারের জাতীয় ও আন্তর্জাতিক জরিপের মেরুদণ্ড করে তোলে।