在统计学中，分层抽样是一种非常重要的概率抽样方法。它主要适用于总体单位具有明显类别或层次结构的情况。通过将总体划分为若干个互不重叠的子群体（即层），然后从每一层中独立地抽取样本，这种方法能够提高数据的代表性和研究结果的准确性。

首先，分层抽样的一个显著特点是能够更好地反映总体内部的不同特性。例如，在进行民意调查时，如果按照年龄、性别或者地域等因素对人群进行分层，可以确保每个群体都能被充分代表，从而避免因样本偏差而导致的错误结论。此外，当某些特定群体的比例较小但又至关重要时，比如少数民族聚居区，在分层抽样中就可以适当增加这些群体的样本量以保证分析的有效性。

其次，分层抽样还具有较高的效率优势。由于事先已知各层之间的差异较大而层内差异相对较小，因此可以通过减少总样本数来达到相同甚至更高的估计精度。这不仅节省了时间和成本，同时也使得调查过程更加高效便捷。

再者，分层抽样便于实施复杂的设计方案。例如，在多阶段抽样过程中，第一阶段可能需要根据某些标准先选定若干个初级单元作为抽样框；而第二阶段则可以在选定的初级单元内部进一步采用分层抽样的方式来获取最终样本。这种灵活的操作模式为实际操作提供了很大的便利性。

最后值得一提的是，尽管分层抽样有许多优点，但在具体应用时也需要注意一些细节问题。比如如何合理划分层次？怎样确定最优的样本分配比例？这些问题都需要结合实际情况谨慎考虑。只有这样，才能充分发挥分层抽样的优势并取得良好的效果。

综上所述，分层抽样的特点主要包括提高代表性、增强效率、简化设计以及适应性强等方面。作为一种科学合理的抽样技术，它已经被广泛应用于社会科学研究、市场调研等多个领域，并且将继续发挥其独特的作用。