Populace často obsahuje odlišné podskupiny. Stratifikovaný výběr rozděluje populaci do těchto podskupin (vrstvy) a z každé z nich se vybere vzorek. Tato metoda zajišťuje, že je zastoupena každá důležitá podskupina, což může zlepšit přesnost a umožnit samostatnou analýzu každé vrstvy.

Straty jsou definovány charakteristikami relevantními pro výzkumnou otázku – věk, region, segment zákazníků nebo produktová řada. Velikost vzorku v rámci strat může být úměrná velikosti straty nebo může být stejná, pokud je prioritou srovnání napříč straty. V rámci každé straty je výběr obvykle náhodný.

Stratifikovaný výběr vzorku je složitější na administraci než jednoduchý náhodný výběr, ale zisk v reprezentativnosti a efektivitě často odůvodňuje vynaložené úsilí. Je široce používán ve výzkumu veřejného mínění, průzkumu trhu a kontrole kvality, pokud je známo, že populace je heterogenní. Klíčem je výběr vrstev, které jsou důležité pro studované proměnné.