Imties dydis yra maža populiacijos dalis, naudojama statistinei analizei. Pavyzdžiui, išsiaiškinant, kiek žmonių balsuotų už tam tikrą asmenį rinkimuose, taip nėra (finansiškai ar logistiškai) paklausti kiekvieno žmogaus Jungtinėse Valstijose apie jų balsavimą pirmenybė. Vietoj to imama nedidelė gyventojų imtis. Imties dydis gali būti lygus keliems šimtams arba keli tūkstančiai. Viskas priklauso nuo to, kokias savybes norite turėti tos populiacijos imtyje ir kiek tikslūs norite, kad jūsų rezultatai būtų.
Maža atrankos klaida
Kiekvieną kartą apklausdami populiacijos imtį (priešingai nei klausiate visų), gausite statistiką, kuri šiek tiek skiriasi nuo „tikrosios“ statistikos. Tai vadinama imties paklaida ir dažnai išreiškiama procentiniais punktais. Pavyzdžiui, apklausa gali būti pliusas arba minusas „dešimt taškų“. Kitaip tariant, jei apklausos dalyvis nustatys, kad 55 proc. Žmonių balsuos už tam tikras kandidatas, plius minus dešimt balų, jie tikrai sako, kad už tai balsuos 45–65 proc kandidatas. Geras pavyzdys turės mažą atrankos paklaidą (taškas ar du).
Aukštas pasitikėjimo lygis
Pasitikėjimo lygis pagrįstas teorija, kad kuo dažniau imi populiaciją, tuo labiau duomenys primena varpo kreivę. Pasitikėjimo lygiai išreiškiami procentais, pavyzdžiui, „90 procentų patikimumo lygis“. Kuo aukštesnis pasitikėjimo lygis, tuo labiau įsitikinęs tyrėjas kad jo duomenys atrodo kaip varpo kreivė: pageidautinas 99 proc. pasitikėjimo lygis ir greičiausiai bus geresnių rezultatų nei 90 proc. (arba žemesnis) pasitikėjimas lygiu.
Kintamumo laipsnis
Kintamumo laipsnis nurodo gyventojų įvairovę. Pavyzdžiui, visų politinių partijų apklausa apie sveikatos apsaugą greičiausiai sukels daugiau atsakymų skirtumų nei paprasta vienos partijos apklausa. Kuo didesnė nurodyta proporcija, tuo didesnis kintamumo lygis, o 5 yra didžiausia (ir galbūt mažiausiai pageidaujama) vertė. Mažesnių pavyzdžių atveju norėtumėte pamatyti mažą kintamumo laipsnį (pavyzdžiui, .2).