შერჩევის შეცდომები არის აშკარად შემთხვევითი განსხვავებები მოსახლეობის ნიმუშის მახასიათებლებსა და ზოგადი მოსახლეობის მახასიათებლებს შორის. მაგალითად, ყოველთვიურ შეხვედრაზე დასწრების შესწავლის შედეგად საშუალო მაჩვენებელი 70 პროცენტია. ზოგიერთ შეხვედრაზე დასწრება ზოგიერთისთვის, რა თქმა უნდა, დაბალი იქნება. შერჩევის შეცდომა შემდეგში არის, რომ სანამ შეგიძლია დაითვალო რამდენი ადამიანი დაესწრო თითოეულ შეხვედრას, სინამდვილეში რა ხდება ამ მხრივ ერთ შეხვედრაზე დასწრება არ არის იგივე, რაც ხდება შემდეგ შეხვედრაზე, მიუხედავად იმისა, რომ ძირითადი წესები ან ალბათობაა იგივე. შერჩევის შეცდომის შემცირების გასაღები არის მრავალი დაკვირვება და უფრო დიდი ნიმუშები.
შეამცირეთ მიკერძოების პოტენციალი შერჩევის შერჩევაში შემთხვევითი შერჩევის გზით. შემთხვევითი შერჩევა არ არის შემთხვევითი შერჩევა, არამედ არის სისტემური მიდგომა ნიმუშის შერჩევისთვის. მაგალითად, ახალგაზრდა დამნაშავეთა პოპულაციის შემთხვევითი ნიმუში წარმოიქმნება სიიდან სახელების შერჩევით გასაუბრებაზე. სიის დანახვამდე მკვლევარი ადგენს, რომ ახალგაზრდა დამნაშავეები უნდა გამოიკითხონ, როგორც ისინი, ვისი სახელებიც პირველი, მე –10, მე –20, მე – 30, მე –40 და ა.შ.
დარწმუნდით, რომ ნიმუში არის მოსახლეობის წარმომადგენელი, სტრატიფიკაციის პროტოკოლის გამოყენებით. მაგალითად, თუ თქვენ შეისწავლეთ უნივერსიტეტის სტუდენტების სასმელი ჩვევები, შეიძლება მოსალოდნელია განსხვავებები საძმოს სტუდენტებსა და არაძმობილ სტუდენტებს შორის. თქვენი ნიმუშის დასაწყისში ამ ორ ფენაზე დაყოფა ამცირებს სინჯების შეცდომის პოტენციალს.
გამოიყენეთ უფრო დიდი ზომის ნიმუშები. სიდიდის ზრდასთან ერთად, ნიმუში უახლოვდება რეალურ მოსახლეობას და ამით მცირდება რეალური პოპულაციიდან გადახრის პოტენციალი. მაგალითად, 10 – იანი ნიმუშის საშუალო საშუალოზე მეტია, ვიდრე 100 – ისა. უფრო დიდი ნიმუშები უფრო მეტ ხარჯებს იწვევს.
გაიმეორეთ თქვენი კვლევა იმავე გაზომვის განმეორებით გაკეთებით, ერთზე მეტი საგნის ან მრავალი ჯგუფის გამოყენებით, ან მრავალი კვლევის ჩატარებით. რეპლიკაცია საშუალებას გაძლევთ შეცვალოთ შერჩევის შეცდომები.