Lorsqu'on utilise l'échantillonnage stratifié, on divise la population en groupes homogènes (appelés strates), qui sont mutuellement exclusifs, puis on sélectionne à partir de chaque strate des échantillons indépendants. On peut utiliser n'importe quelle des méthodes d'échantillonnage mentionnées dans la présente section (et il en existe d'autres) pour sélectionner l'échantillon à l'intérieur de chaque strate. La méthode d'échantillonnage peut varier d'une strate à une autre. Lorsqu'on utilise l'échantillonnage aléatoire simple pour sélectionner l'échantillon à l'intérieur de chaque strate, on appelle le plan d'échantillonnage un plan d'échantillonnage aléatoire simple stratifié. On peut stratifier avant l'échantillonnage une population au moyen de toute variable dont on dispose pour la totalité des unités incluses dans la base de sondage (comme l'âge, le sexe, le lieu de résidence, le revenu, etc.)

Pourquoi doit-on créer des strates? Pour bien des raisons, la principale étant que leur création peut rendre la stratégie d'échantillonnage plus efficace. Nous avons mentionné précédemment que nous avions besoin d'un échantillon plus grand pour obtenir une estimation plus exacte d'une caractéristique qui varie beaucoup d'une unité à l'autre. Si chaque personne incluse dans une population, par exemple, avait le même salaire, il suffirait alors d'un échantillon d'une seule unité pour obtenir une estimation précise du salaire moyen des membres de cette population.

C'est l'idée qui sous-tend le gain d'efficacité qu'on réalise grâce à la stratification. Si nous créons des strates à l'intérieur desquelles des unités auraient des caractéristiques qui seraient similaires (comme le revenu) et qui différeraient considérablement de celles d'unités incluses dans d'autres strates (comme la profession et le type de logement), nous n'aurions alors besoin que d'un petit échantillon tiré de chaque strate afin d'obtenir une estimation précise du revenu total pour la strate en question. Nous pourrions ensuite combiner ces estimations afin d'obtenir une estimation précise du revenu total de l'ensemble de la population. Si nous devions utiliser un échantillonnage aléatoire simple de la population entière sans effectuer de stratification, il nous faudrait un échantillon plus grand que la totalité de tous les échantillons de strate afin d'obtenir pour le revenu total une estimation du même degré de précision.

L'échantillonnage stratifié nous assure d'obtenir une taille d'échantillon suffisante pour des sous-groupes de la population à laquelle nous nous intéressons. Étant donné que chaque strate devient une population indépendante lorsque nous stratifions une population, nous devrons déterminer pour chaque strate la taille de l'échantillon.

La stratification est des plus utiles lorsque les variables de stratification sont : simples à utiliser; faciles à observer et étroitement reliées au thème de l'enquête.