Izlases kļūdas ir šķietami nejaušas atšķirības starp izlases un vispārējās populācijas raksturlielumiem. Piemēram, pētījums par ikmēneša sanāksmes apmeklējumu atklāj vidējo 70 procentu likmi. Dažu sanāksmju apmeklējums dažiem noteikti būtu mazāks nekā citiem. Izlases kļūda ir tāda, ka, lai gan jūs varat saskaitīt, cik cilvēku piedalījās katrā sanāksmē, kas patiesībā notiek apmeklējums vienā sanāksmē nav tas pats, kas notiek nākamajā sanāksmē, kaut arī pamatā esošie noteikumi vai varbūtības ir tas pats. Atslēgu kļūdas samazināšanas atslēgas ir vairāki novērojumi un lielāki paraugi.
Samaziniet aizspriedumu iespējamību izlases atlasē, izmantojot izlases izlasi. Nejauša atlase nav nejauša paraugu ņemšana, bet tā ir sistemātiska pieeja parauga atlasei. Piemēram, nejaušas izlases veidā izveido jaunu likumpārkāpēju kopu, atlasot vārdus no saraksta, lai intervētu. Pirms saraksta redzēšanas pētnieks identificē intervējamos likumpārkāpējus kā tos, kuru vārdi sarakstā parādās pirmajā, 10., 20., 30., 40. un tā tālāk.
Pārliecinieties, vai izlase reprezentē populāciju, ieviešot stratifikācijas protokolu. Piemēram, ja pētījāt universitātes studentu dzeršanas paradumus, jūs varētu sagaidīt atšķirības starp brālības studentiem un studentiem, kas nav brāļi. Sākotnēji parauga sadalīšana šajos divos slāņos samazina izlases kļūdu iespējamību.
Izmantojiet lielākus izlases lielumus. Palielinoties lielumam, izlase tuvojas faktiskajai populācijai, tādējādi samazinot noviržu iespējamību no faktiskās populācijas. Piemēram, 10 izlases vidējais lielums atšķiras vairāk nekā 100 izlases vidējais rādītājs. Lielāki paraugi tomēr rada lielākas izmaksas.
Atkārtojiet pētījumu, atkārtoti veicot vienu un to pašu mērījumu, izmantojot vairākus priekšmetus vai vairākas grupas vai veicot vairākus pētījumus. Replikācija ļauj noņemt izlases kļūdas.