Błędy próby to pozornie losowe różnice między cechami populacji próbnej a cechami populacji ogólnej. Na przykład badanie frekwencji na comiesięcznym spotkaniu ujawnia średnią 70 procent. Obecność na niektórych spotkaniach byłaby z pewnością niższa dla niektórych niż dla innych. Błąd próbkowania polega więc na tym, że chociaż można policzyć, ile osób wzięło udział w każdym spotkaniu, to co faktycznie się dzieje, jeśli chodzi o frekwencja na jednym spotkaniu nie jest taka sama jak na następnym spotkaniu, mimo że podstawowe zasady lub prawdopodobieństwa są: to samo. Kluczem do zminimalizowania błędu próbkowania są wielokrotne obserwacje i większe próbki.
Zminimalizuj możliwość stronniczości w doborze próby poprzez losowe pobieranie próbek. Próbkowanie losowe nie jest losowym próbkowaniem, lecz systematycznym podejściem do doboru próby. Na przykład losowa próba populacji młodych przestępców jest generowana poprzez wybór nazwisk z listy do wywiadu. Przed zapoznaniem się z listą badacz identyfikuje młodych przestępców, którzy mają zostać przesłuchani, jako tych, których nazwiska pojawiają się na liście jako pierwsze, 10, 20, 30, 40 i tak dalej.
Upewnij się, że próbka jest reprezentatywna dla populacji, wdrażając protokół stratyfikacji. Na przykład, jeśli studiowałeś zwyczaje związane z piciem alkoholu przez studentów uniwersyteckich, możesz spodziewać się różnic między studentami z bractwa a studentami spoza bractwa. Podział próbki na te dwie warstwy na początku zmniejsza ryzyko błędu próbkowania.
Użyj większych rozmiarów próbek. Wraz ze wzrostem wielkości próba zbliża się do rzeczywistej populacji, zmniejszając w ten sposób możliwość odchyleń od rzeczywistej populacji. Na przykład średnia próbki 10 różni się bardziej niż średnia próbki 100. Większe próbki wiążą się jednak z wyższymi kosztami.
Powtórz swoje badanie, wykonując wielokrotnie ten sam pomiar, używając więcej niż jednego przedmiotu lub wielu grup, lub wykonując wiele badań. Replikacja pozwala zniwelować błędy próbkowania.