在分层抽样过程中，有一些注意事项是我们必须要重视的，这些注意事项关乎抽样的科学性和研究结果的可靠性。

先说分层变量的选择，这可太重要了。它直接决定了分层的效果。我们得选那种和研究目的紧密相关的变量，而且这个变量要能真正把不同群体的特征区分开。要是选得不好，分层就没意义了。就像研究消费者买高端电子产品的行为，如果只看性别，那就不太合适。因为性别不同的人群里，购买高端电子产品的行为差别可能很大，而且即使性别相同，不同收入水平或者对科技爱好程度不同的人，购买行为也会不一样。所以只看性别这个变量，就会忽略更关键的因素，分层就不会准确。

层次划分的时候，一定要保证界限清晰。每个个体都要有明确的归属，不能有模糊的情况。就像按年龄研究人群健康状况，年龄区间得划分清楚。要是把青年划成 18 - 35 岁，中年划成 35 - 55 岁，那 35 岁的人就不知道该算青年还是中年了，这肯定会影响抽样的准确性。所以在划分层次的时候，对边界值要好好处理，得明确规定像 35 岁这样的边界值到底属于哪一层。

确定各层样本量的时候也有讲究。按比例分配样本量虽然常用，但它是基于各层方差差不多这个假设的。要是各层方差差别很大，这种方法可能就不是最好的了。这时候考虑各层方差的最优分配样本量方法可能更合适，不过这得我们对各层方差有一定的了解，可能得在抽样之前做些预调查或者参考以前的研究数据。要是没有这些信息，按比例分配可能相对保险点。而且在计算各层样本量的时候，一定要算准，要是算错了，抽样就容易有偏差。

在各层抽样的时候，随机性和独立性是必须要保证的。要是用简单随机抽样，得保证每个个体被抽中的概率都一样，不能受其他因素干扰。比如说在公司里按部门分层抽员工做满意度调查，不能因为有的员工和调查人员关系好就先抽他们，这就破坏了随机性。要是用系统抽样，得注意个体的排列顺序会不会影响抽样结果。要是个体排列有规律，就可能有问题。比如按员工入职时间排列，同一时期入职的员工可能有相似特征，这时候用系统抽样就可能抽到特征相似的员工，就不能很好地代表这一层的所有员工了。

最后就是结果解读。分层抽样得到的数据是分层的，我们在分析和解读结果的时候，得考虑分层这个因素。不能把各层数据直接合起来分析，不管分层结构了。比如说研究不同学历层次人群的职业发展情况，分层抽样得到了高学历、中等学历和低学历人群的数据。在分析平均收入水平的时候，不能光算所有样本的平均收入，得分别分析每个学历层次人群的平均收入，而且比较不同层次的时候，得考虑分层抽样的设计和各层的权重，这样才能从数据里得到准确有用的信息，不会得出错误的结论。