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Este tipo de método se caracteriza por la distribución de la población en subgrupos o estratos cuyos estratos que formar parte de dicha población se basan en variables como: la edad, sexo, nivel socioeconómico, etc; las cuales deben estar sujetas a estudio para así presentar alguna variabilidad conocida que resulte necesaria tomar en consideración para separar la muestra (Otzen & Manterola, 2017).

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- Se consigue estimaciones más precisas.

- Su objetivo es obtener una muestra lo más parecida a la población en lo que a la o las variables estratificadoras se refiere.

-  En ciertas ocasiones es conveniente estratificar la muestra según variables de interés, para ello se debe conocer la composición estratificada de la población objeto.

- Una vez calculado el tamaño de la muestra, este se reparte entre los distintos estratos de la población usando regla de tres.

- Garantiza que la muestra represente adecuadamente a la población en función de las variables seleccionadas (Espinoza, 2013).

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Este modelo de muestreo se lo emplea cuando el tamaño de la poblacón es corta o a su vez extensa, cuyo procedimiento consiste en especificar a la población con la cual se va a trabajar y los investigadores deben ser los responsables de realizar una lista a cada persona en equipos de 10, de manera aleatoria. Posteriormente, se escoge uno de cada grupo al azar y así se establecerá la muestra (Casal, 2003).

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Se construye de acuerdo al planteamiento del problema, la hipótesis, el diseño de investigación y el alcance de sus contribuciones. Para ello es imprescindible seguir dos pasos muy importantes:
1. Cuantificar una proporción de la muestra que resulte representativa de la población.

2. Elegir los componentes muestrales de tal manera que al principio todos tengan la misma posibilidad de ser seleccionados  (Hernández Sampieri et al., 2014).

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Es un subconjunto o una parte representativa de las cualidades de una población, se la emplea para la realización de una determinada investigación con la finalidad de  mostrar, determinar y descubrir ciertos aspectos de dicha población (Hernández Sampieri, Fernández, & Baptista, 2014).

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Definición
Es un método de selección fácil y básica, en el cual a cada persona se le asigna un número de identificación y por medio de un sorteo aleatorio se eligen algunos de ellos para la muestra. Para ejecutar, es insustituible conocer la cantidad precisa de sujetos que serán necesarios para completar la muestra en su totalidad (Pacheco, 2020).

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Se lo denomina también muestreo por conglomerados, se caracteriza porque la población va a estar agrupada en zonas, conjuntos, áreas, etc; acorde a las variables a estudiar. Se utiliza cuando no se posee de una lista detallada y enumerada de cada una de las unidades que forman parte de la población y resulta dificultoso ejecutarlo (Porras, 2017).

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- Fácil de aplicar.

- Muy rápido y sencillo, pues evita la necesidad de generar números aleatorios de personas en la muestra.

- Posibilita conseguir buenas características de representatividad.

-  No siempre es necesario tener un listado de la población.
- Asegura una selección equitativa de la población, lo que resulta de gran ayuda en la distinción de grupos (Fernández, 2001)

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- Es frecuente para muestras de dimensión reducida.
- De fácil uso y compresión.
- Cada uno de los elementos que conforman la población, tiene la misma posibilidad de ser elegidos para ser parte de la muestra.

- En casos de que la muestra sea de gran proporción su utilización no es posible
- De igual modo, cada muestra de tamaño definido, tiene la misma oportunidad de ser escogido (Jilea, 2019)

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Muestreo Aleatorio Simple | ¿Cómo hacer un Muestreo Aleatorio Simple?

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- Se realiza en varias fases de muestreo (sucesiva)
- La necesidad de listados de unidades se limita a unidades de muestreo seleccionadas en la etapa anterior
- Eficiente en poblaciones grandes y dispersas.
- Es necesario tener un listado de las unidades primarias de muestreo.
- No exige un marco muestral de toda la población, sino únicamente los conglomerados seleccionados (Zapata, Cubides & López, 2010).