分层抽样是一种概率抽样技术，它在社会科学研究和市场调查中被广泛应用。这种抽样方法的基本理念是将总体分成互不重叠的子群体或“层”，然后从每一层中独立地抽取样本。通过这种方法，研究者能够确保样本能够更准确地反映总体的结构特征。

分层抽样的主要特征包括：

1. 提高代表性：通过将总体分为不同的层，可以确保每个层的特性都能在样本中得到体现，从而提高样本对总体的代表性。例如，在研究一个国家人口的健康状况时，可以按照年龄、性别和地区来划分层，这样可以保证各个年龄段、性别和地区的个体都被纳入到样本中。

2. 减少抽样误差：当总体内部存在显著差异时，分层抽样可以显著降低抽样误差。因为每个层内的个体更加相似，所以在同一层内随机抽取样本可以减少变异，进而提高估计的精度。

3. 便于数据分析：由于样本是从各层中独立抽取的，这使得在分析数据时可以分别考察不同层的表现，有助于深入理解特定群体的特征。

4. 灵活性：分层的标准可以根据研究目的灵活设定。例如，研究教育水平的影响时，可以按学历层次（小学、中学、大学等）进行分层；研究产品偏好时，则可能根据消费者的收入水平进行分层。

5. 成本效益：虽然分层抽样设计可能比简单随机抽样更为复杂，但从长远来看，它可以节省资源。因为通过更精确地定位目标群体，减少了不必要的调查对象，提高了效率。

总之，分层抽样是一种强大的工具，适用于需要高度精确估计的研究场景，尤其是在总体内部存在明显异质性的情况下。正确应用分层抽样策略，可以大大提高研究结果的有效性和可靠性。