由于分层抽样的抽样误差仅和各层内的差异有关，分层的目的也正是为了降低层内各单元间的差异。在正常情况下，总体方差是一定的，分层数越多，层间方差就会越大，层内方差也就会越小，分层抽样的效果就会越好。因此，在样本单元数确定和不增加调查费用的条件下，尽量多地分层是可取的。但这并不意味着分层数可以无限增多，因为当层数达到一定数量时，估计量方差下降的速度就变得很慢，这时再增加层数的意义就不大。另一个原因是分层越细，工作量就越大，费用也不能不增加。当层数达到一定量时，再分层的费用会大幅度上升，这与所提高的精度相比可能会得不偿失，这时也不应再增加层数。同时，层数还受制于样本容量的大小，由于每层中至少要选出两个抽样单元，以计算方差的无偏估计量，层的数目不应大于总样本容量的一半。由此可见，层数应该有所限制，并非越多越好。

一般可以把层数由L个往上增加所产生的效应用(1-R2)+R2/L2来表示。其中，R2/L2是估计量方差中受分层影响的部分，与分层标志和调查标志之间的关系相对应，随层数的平方增大而降低，1-R2部分则与分层标志无关，不受层数增加的影响。在中等数目的分层中，估计量的方差就可以逼近这个水平。例如，令R=0.8，则当L=6时，方差可降低到0.018+0.36=0.378，当L=12时，方差只降低到0.004+0.36=0.364。

对于按自然标志分层的总体，自然层数通常就是理想和有效的层数，这种分层轮廓清晰，层次分明，既与实际情况相符又能体现性质差异，并且基本上是现成的，可直接应用。有时，自然分层也可以层内有层，可供再分层之用。(www.daowen.com)

若按数量标志分层，且层界较难确定时，则可采用现代多元统计分析方法中的聚类判别法来确定层界和层数。但要注意以下几个问题：一是聚类判别法要与定性分析相结合，避免因数量上的小距离把不同性质的单元归为一类；二要与传统统计分组法相结合，灵活分层，不拘泥于其数量框架；三要具备一定的现代化数据处理设备。有学者认为，按单一数量标志分层时，有3～10个层就足够了，更有理论研究表明，对于一个分层变量，层数一般选择L=6。

总之，分层数多少的确定应遵循三条原则：首先，层数的多少要符合社会经济现象的实际情况，避免背离实际而人为地确定；其次，层数的多少应与体现总体内性质差异的要求一致，不能因层数的不合理而掩盖性质上的差异；再次，层数的多少要能最大限度地满足提高抽样精度的要求。