在抽样当中，若系统变异较大，需要进行分层。所以它的具体方法是先把总体分成几层，然后每层选取一定的规模来审查推断总体？

分层抽样是一种常用的抽样调查方法，特别是在面对系统变异较大的情况下，能够有效提高样本的代表性。以下是分层抽样的具体步骤和方法：

1. 分层：首先，将总体按照某些特定的特征或属性分成若干层次（或称为“层”）。这些特征可能是影响研究目标的主要因素，如年龄、性别、地理位置等。

分层目的：确保每一层内的个体尽可能相似，而层与层之间的差异则尽可能明显。

2. 确定每层样本规模：在每一层内，根据该层的系统变异大小、总体大小以及所需的推断精度，确定每层的样本规模。通常，变异大的层需要更大的样本。

样本规模确定原则：一般遵循以下原则：
- 变异越大，所需样本量越多；
- 总体越大，所需样本量越多；
- 所需推断精度越高，所需样本量越多。

3. 选取样本：在每层内，采用简单随机抽样、系统抽样或分层比例抽样等方法，选取预定规模的样本。

选取样本方法：确保每层内的样本能够反映该层的特点，同时保证整体样本的代表性。

通过以上步骤，我们可以利用分层抽样的方法，在系统变异较大的情况下，审查和推断总体。这种方法能够提高估计的准确性，降低抽样误差。

总结：

分层抽样是一种针对系统变异较大的总体进行的抽样方法。通过将总体分层，并在每层内选取适当的样本规模，可以提高样本的代表性，确保对总体的推断更加准确。这种方法在市场调研、社会调查等领域具有广泛的应用。

希望本次回答能够解决您的问题，如有其他疑问，请随时提问。我会耐心为您解答。