Les erreurs d'échantillonnage sont les différences apparemment aléatoires entre les caractéristiques d'un échantillon de population et celles de la population générale. Par exemple, une étude de la participation à une réunion mensuelle révèle un taux moyen de 70 %. La participation à certaines réunions serait certainement plus faible pour certains que pour d'autres. L'erreur d'échantillonnage est alors que même si vous pouvez compter le nombre de personnes qui ont assisté à chaque réunion, ce qui se passe réellement en termes de la participation à une réunion n'est pas la même que ce qui se passe à la réunion suivante, même si les règles ou probabilités sous-jacentes sont le même. Les clés pour minimiser l'erreur d'échantillonnage sont des observations multiples et des échantillons plus grands.
Minimiser le potentiel de biais dans la sélection de l'échantillon grâce à un échantillonnage aléatoire. L'échantillonnage aléatoire n'est pas un échantillonnage aléatoire, mais plutôt une approche systématique pour sélectionner un échantillon. Par exemple, un échantillon aléatoire d'une population de jeunes contrevenants est généré en sélectionnant des noms dans une liste à interroger. Avant de voir la liste, le chercheur identifie les jeunes contrevenants à interroger comme ceux dont les noms apparaissent en premier, 10e, 20e, 30e, 40e et ainsi de suite, sur la liste.
S'assurer que l'échantillon est représentatif de la population en mettant en place un protocole de stratification. Par exemple, si vous avez étudié les habitudes de consommation d'alcool des étudiants universitaires, vous pouvez vous attendre à des différences entre les étudiants de la fraternité et les étudiants hors fraternité. Le fait de diviser votre échantillon en ces deux strates au départ réduit le risque d'erreur d'échantillonnage.
Utilisez des échantillons de plus grande taille. À mesure que la taille augmente, l'échantillon se rapproche de la population réelle, diminuant ainsi le potentiel d'écarts par rapport à la population réelle. Par exemple, la moyenne d'un échantillon de 10 varie plus que la moyenne d'un échantillon de 100. Cependant, des échantillons plus grands entraînent des coûts plus élevés.
Reproduisez votre étude en prenant la même mesure à plusieurs reprises, en utilisant plus d'un sujet ou plusieurs groupes, ou en entreprenant plusieurs études. La réplication vous permet d'éliminer les erreurs d'échantillonnage.