Una población suele contener subgrupos bien definidos. El muestreo estratificado divide la población en estos subgrupos (estratos) y luego extrae una muestra de cada uno. Este método garantiza la representación de todos los subgrupos importantes, lo que puede mejorar la precisión y permitir el análisis independiente de cada estrato.

Los estratos se definen por características relevantes para la pregunta de investigación: edad, región, segmento de clientes o línea de productos. El tamaño de la muestra dentro de cada estrato puede ser proporcional al tamaño del estrato o igual si la prioridad es la comparación entre estratos. Dentro de cada estrato, la selección suele ser aleatoria.

El muestreo estratificado es más complejo de administrar que el muestreo aleatorio simple, pero la mayor representatividad y eficiencia que ofrece suele justificar el esfuerzo. Se utiliza ampliamente en estudios de opinión, investigación de mercado y control de calidad cuando se sabe que la población es heterogénea. La clave reside en elegir estratos relevantes para las variables que se estudian.