分配采样是一种用于估计总体中个体的特征值的抽样方法。在分配采样中，总体被分成若干个不同的子总体（或称为分层），然后从每个子总体中抽取样本。每个子总体的大小可以根据其在总体中的比例进行确定，也可以根据需要进行人工设置。
分配采样的目的是确保从每个子总体中都能得到足够代表性的样本，以便在估计总体特征时能得到准确的结果。与简单随机抽样相比，分配采样可以更好地捕捉到总体不同子总体之间的差异，从而提高估计的准确性。
在应用分配采样时，首先需要将总体划分成若干个子总体。划分子总体时通常考虑总体的某些特征，如地理位置、性别、年龄等。然后从每个子总体中抽取样本，样本的大小可以根据需要调整，以确保样本能够代表子总体的特征。
在分配采样中，由于每个子总体都有自己的样本，因此可以根据每个子总体的样本特征进行个别估计。最终，可以将各个子总体的估计结果进行汇总，得到总体特征的估计值。
总的来说，分配采样是一种有效的抽样方法，可以在估计总体特征时考虑到总体的差异，提高估计的准确性。