नमूनाकरण त्रुटियां एक नमूना आबादी की विशेषताओं और सामान्य आबादी की विशेषताओं के बीच प्रतीत होता है यादृच्छिक अंतर हैं। उदाहरण के लिए, मासिक सभा में उपस्थिति का एक अध्ययन ७० प्रतिशत की औसत दर को प्रकट करता है। कुछ सभाओं में उपस्थिति निश्चित रूप से कुछ के लिए दूसरों की तुलना में कम होगी। नमूना त्रुटि तब यह है कि जब आप गणना कर सकते हैं कि प्रत्येक बैठक में कितने लोग शामिल हुए, वास्तव में क्या होता है एक बैठक में उपस्थिति वही नहीं है जो अगली बैठक में होती है, भले ही अंतर्निहित नियम या संभावनाएं हैं वही। नमूना त्रुटि को कम करने की कुंजी कई अवलोकन और बड़े नमूने हैं।
यादृच्छिक नमूने के माध्यम से नमूने के चयन में पूर्वाग्रह की संभावना को कम करें। यादृच्छिक प्रतिचयन बेतरतीब नमूनाकरण नहीं है, बल्कि एक नमूने के चयन के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण है। उदाहरण के लिए, एक सूची से साक्षात्कार के लिए नामों का चयन करके युवा अपराधियों की आबादी का एक यादृच्छिक नमूना तैयार किया जाता है। सूची देखने से पहले, शोधकर्ता उन युवा अपराधियों की पहचान करता है जिनका साक्षात्कार लिया जाना है, जिनके नाम सूची में सबसे पहले, १०वीं, २०वीं, ३०वीं, ४०वीं और इसी तरह आगे बढ़ते हैं।
सुनिश्चित करें कि स्तरीकरण प्रोटोकॉल लागू करके नमूना जनसंख्या का प्रतिनिधि है। उदाहरण के लिए, यदि आपने विश्वविद्यालय के छात्रों की शराब पीने की आदतों का अध्ययन किया है, तो आप बिरादरी के छात्रों और गैर-बिरादरी के छात्रों के बीच अंतर की उम्मीद कर सकते हैं। शुरुआत में अपने नमूने को उन दो स्तरों में विभाजित करने से नमूना त्रुटि की संभावना कम हो जाती है।
बड़े नमूना आकारों का प्रयोग करें। जैसे-जैसे आकार बढ़ता है, नमूना वास्तविक जनसंख्या के करीब आता जाता है, जिससे वास्तविक जनसंख्या से विचलन की संभावना कम हो जाती है। उदाहरण के लिए, 10 के नमूने का औसत 100 के नमूने के औसत से अधिक भिन्न होता है। हालांकि, बड़े नमूनों में उच्च लागत शामिल होती है।
बार-बार एक ही माप लेकर, एक से अधिक विषयों या कई समूहों का उपयोग करके, या कई अध्ययन करके अपने अध्ययन को दोहराएं। प्रतिकृति आपको नमूना त्रुटियों को बाहर निकालने की अनुमति देती है।