首先，理解分层抽样的基本概念： 分层抽样是一种统计学上的抽样方法，它将总体分成若干个层或子群，然后从每个层中独立地进行抽样。 接下来，分析层的划分标准： 1. **层间差异**： - 理想情况下，希望层与层之间的差异尽可能大。这是因为，如果层间差异小，那么分层抽样的优势就不明显，因为各个层之间的特性相似，抽样结果可能无法很好地代表整个总体。 - 层间差异大可以确保从每个层中抽取的样本能够更全面地反映总体的多样性。 2. **层内差异**： - 与层间差异相反，希望层内的差异尽可能小。这是因为，如果层内差异大，那么从该层中抽取的样本可能无法很好地代表该层的特性。 - 层内差异小可以确保从该层中抽取的样本具有较高的同质性，从而更准确地反映该层的特性。 综合以上分析，可以得出结论：在分层抽样中，层的划分标准应尽可能使层间的差异大，层内的差异小。 因此，针对用户题目的答案是：尽可能使层间的差异大，层内的差异小。
