Dobór warstwowy to technika próbkowania, w której populacja jest dzielona na różne grupy, zwane warstwami, które mają wspólne cechy. Następnie z każdej warstwy losowane są próby, co pozwala na uzyskanie reprezentatywności w badaniach złożonych populacji. Przykładem może być badanie opinii publicznej, gdzie populację dzieli się na grupy wiekowe, a następnie z każdej grupy losuje się respondentów. Takie podejście zwiększa precyzję wyników, ponieważ uwzględnia różnorodność w populacji. W praktyce dobór warstwowy jest często stosowany w badaniach rynkowych oraz w naukach społecznych, zgodnie z najlepszymi praktykami, które zalecają dążenie do jak najbardziej reprezentatywnej próby, co w rezultacie podnosi jakość danych i wiarygodność wniosków.
Podejścia nielosowe, losowe oraz kuli śniegowej mają swoje specyficzne zastosowania, jednak nie odpowiadają na definicję opisaną w pytaniu. Dobór losowy polega na losowaniu jednostek z populacji bez względu na ich cechy, co może prowadzić do braku reprezentatywności w przypadku złożonych grup. Takie podejście jest efektywne w prostych populacjach, ale w bardziej złożonych sytuacjach, gdzie występują różnice między grupami, może generować błędy w interpretacji wyników. Z kolei dobór nielosowy, który polega na selekcji jednostek w sposób subiektywny, całkowicie omija zasady randomizacji, co może prowadzić do poważnych błędów statystycznych. W odniesieniu do metody kuli śniegowej, jest ona użyteczna w badaniach trudnodostępnych grup, ale nie dzieli populacji na warstwy, co jest kluczowe w kontekście tego pytania. Kluczowym błędem myślowym, który prowadzi do niewłaściwych wniosków, jest brak zrozumienia różnicy między próbami opartymi na losowości a tymi, które mają na celu reprezentację poprzez uwzględnienie specyficznych cech grup. Aby zapewnić rzetelność badań oraz jakościowe dane, ważne jest stosowanie odpowiednich metod doboru próby, w tym warstwowego, który jest zgodny z najlepszymi praktykami i standardami badawczymi.