事后分层（post-stratification），理学-统计学-数理统计-数据收集模式，先从总体中抽取一个样本量为的样本，然后对样本中的单元按某些特征进行分层的分层方法。分层抽样作为一种可利用辅助变量信息提高估计精度的抽样方法，需将总体中的单元按照某种规则划归到一个层中，准备各层的抽样框，再在各层独立抽样。而在实际操作中，有时事先分层存在困难，如各层抽样框无法得到，而又希望利用分层抽样在精度上的得益或想得到每个子总体的估计时，可以采用事后分层技术。事后分层还可以用于样本值存在离群点的情形，这时可以将总体的离群单元分解，进行事后分层。注意事后分层要求层权，即各层样本量占总样本量的比重已知或可以通过某种途径获得，当层权未知且需要进行估计时，应确保层权的估计值与实际值相近，否则无法提高精度。此外，事后分层的层数不宜过多。若从总体获取的样本是简单随机样本，将样本按某特征分层后落到第层的单元数为，共分层，则此时对总体均值的事后分层估计为：式中为第层样本均值；为第层第个样本值。当固定且都大于零时，落到各层的样本可以看成是独立地从各层中抽取的简单随机样本，此时事后分层估计量的方差为：式中。