Pogreške uzorkovanja naizgled su slučajne razlike između karakteristika populacije uzorka i osobina opće populacije. Na primjer, studija prisustva mjesečnom sastanku otkriva prosječnu stopu od 70 posto. Posjećenost nekih sastanaka sigurno bi bila manja za neke nego za druge. Tada je pogreška uzorkovanja da, iako možete izbrojati koliko je ljudi prisustvovalo svakom sastanku, što se zapravo događa u smislu prisustvo na jednom sastanku nije isto što i ono što se događa na sljedećem sastanku, iako su temeljna pravila ili vjerojatnosti isto. Ključevi za smanjenje pogreške uzorkovanja su višestruka promatranja i veći uzorci.
Slučajnim uzorkovanjem smanjite potencijal pristranosti u odabiru uzorka. Slučajno uzorkovanje nije slučajno uzorkovanje, već je sustavni pristup odabiru uzorka. Na primjer, slučajni uzorak populacije mladih počinitelja generira se odabirom imena s popisa za intervju. Prije pregledavanja popisa, istraživač utvrđuje da se s mladim prijestupnicima s kojima se mora razgovarati kao oni čija se imena pojavljuju prva, 10., 20., 30., 40. i tako dalje, na popisu.
Provedbom protokola stratifikacije osigurajte da je uzorak reprezentativan za populaciju. Na primjer, ako ste proučavali navike pijenja sveučilišnih studenata, mogli biste očekivati razlike između studenata bratstva i studenata koji nisu bratstvo. Podjelom uzorka na ta dva sloja na početku smanjuje se mogućnost pogreške u uzorkovanju.
Koristite veće veličine uzoraka. Kako se veličina povećava, uzorak se približava stvarnoj populaciji, smanjujući time potencijal za odstupanja od stvarne populacije. Na primjer, prosjek uzorka od 10 varira više od prosjeka uzorka od 100. Međutim, veći uzorci uključuju veće troškove.
Ponovite svoje istraživanje ponavljajući više puta isto mjerenje, koristeći više od jednog predmeta ili više grupa ili provodeći više studija. Replikacija vam omogućuje uklanjanje pogrešaka u uzorkovanju.