Velikost vzorku je malé procento populace, které se používá pro statistickou analýzu. Například při zjišťování, kolik lidí by ve volbách hlasovalo pro určitou osobu, to tak není je možné (finančně nebo logisticky) požádat každou osobu ve Spojených státech o její hlasování přednost. Místo toho je odebrán malý vzorek populace. Velikost vzorku by se mohla rovnat několika stovkám nebo by se mohla rovnat několika tisícům. Vše záleží na tom, jaké charakteristiky chcete, aby měl vzorek populace a jak přesné chcete, aby byly vaše výsledky.
Nízká chyba vzorkování
Pokaždé, když budete dotazovat vzorek populace (na rozdíl od dotazu každého), získáte nějaké statistiky, které se trochu liší od „pravdivých“ statistik. Tomu se říká chyba vzorkování a často se vyjadřuje v procentech. Například hlasování může být plus nebo minus „deset bodů“. Jinými slovy, pokud průzkum veřejného mínění zjistí, že 55 procent lidí bude hlasovat pro jistý kandidát, plus mínus deset bodů, skutečně tvrdí, že za to bude hlasovat někde mezi 45 a 65 procenty kandidát. Dobrý vzorek bude mít nízkou chybu vzorkování (bod nebo dva).
Vysoká úroveň důvěry
Úroveň spolehlivosti je založena na teorii, že čím častěji vzorkujete populaci, tím více se data podobají křivce zvonu. Úrovně spolehlivosti jsou vyjádřeny v procentech, například „90% úroveň spolehlivosti“. Čím vyšší je úroveň spolehlivosti, tím jistější je výzkumný pracovník že jeho data vypadají jako křivka: 99% úroveň spolehlivosti je žádoucí a pravděpodobně bude mít lepší výsledky než 90% (nebo nižší) spolehlivost úroveň.
Stupeň variability
Stupeň variability se vztahuje k tomu, jak různorodá je populace. Například průzkum veřejného mínění všech politických stran o zdravotní péči pravděpodobně vyústí v mnohem širší variaci odpovědí než jednoduchý průzkum jedné strany. Čím vyšší je uvedený podíl, tím vyšší je úroveň variability, přičemž 0,5 je nejvyšší (a možná nejméně žádoucí) hodnota. U menších vzorků byste chtěli vidět nízkou míru variability (například 0,2).