Valimisvead on näiliselt juhuslikud erinevused valimi ja üldpopulatsiooni omaduste vahel. Näiteks igakuisel koosolekul osalemist uurides selgub keskmiselt 70 protsenti. Mõne koosoleku osavõtt oleks mõne jaoks kindlasti väiksem kui teise puhul. Valimisviga seisneb siis selles, et kui saate lugeda, kui palju inimesi igal koosolekul osales, siis mis tegelikult toimub ühel koosolekul osalemine ei ole sama mis järgmisel koosolekul, ehkki aluseks olevad reeglid või tõenäosused on sama. Valimivigade minimeerimise võtmeteks on mitu vaatlust ja suuremad valimid.
Minimeerige valiku valimisel erapoolikuse võimalus juhusliku valimi abil. Juhuslik proovivõtt ei ole juhuslik proovide võtmine, vaid on süsteemne lähenemisviis valimi valimisel. Näiteks genereeritakse noorte õigusrikkujate populatsiooni juhuslik valim, valides nimed loendist intervjuuks. Enne nimekirja nägemist tuvastab teadlane, et intervjueeritavad noored õigusrikkujad on need, kelle nimed on nimekirjas esimesed, 10., 20., 30., 40. ja nii edasi.
Veenduge, et valim oleks populatsiooni esindav, rakendades kihistumisprotokolli. Näiteks kui uurite ülikoolide üliõpilaste joomisharjumusi, võite oodata erinevusi vennaskonna üliõpilaste ja vennaskonna üliõpilaste vahel. Valimi jagamine kohe alguses kaheks kihiks vähendab valimisvigade tõenäosust.
Kasutage suuremaid valimi suurusi. Suuruse suurenedes läheneb valim tegelikule populatsioonile lähemale, vähendades seeläbi tegelikust populatsioonist kõrvalekaldumise võimalust. Näiteks 10-liikmelise valimi keskmine varieerub rohkem kui 100-põhise valimi keskmine. Suuremate proovidega kaasnevad aga suuremad kulud.
Korrake oma uuringut, tehes sama mõõtmist korduvalt, kasutades rohkem kui ühte ainet või mitut rühma või tehes mitu uuringut. Replikatsioon võimaldab teil proovivõtuvead välja tõrjuda.