Chyby vo vzorkovaní sú zdanlivo náhodné rozdiely medzi charakteristikami populácie vzorky a charakteristikami bežnej populácie. Napríklad štúdia účasti na mesačnom stretnutí odhaľuje priemernú mieru 70 percent. Účasť na niektorých stretnutiach by určite bola pre niektorých nižšia ako pre ostatných. Chyba vzorkovania potom je, že zatiaľ čo vy môžete spočítať, koľko ľudí sa zúčastnilo každého stretnutia, čo sa v skutočnosti deje účasť na jednom stretnutí nie je rovnaká ako to, čo sa stane na nasledujúcom stretnutí, aj keď sú príslušné pravidlá alebo pravdepodobnosti rovnaké rovnaký. Kľúčom k minimalizácii chyby vzorkovania sú viacnásobné pozorovania a väčšie vzorky.
Náhodný výber vzoriek minimalizuje potenciál skreslenia pri výbere vzorky. Náhodný výber vzorky nie je náhodným výberom, ale je to systematický prístup k výberu vzorky. Napríklad náhodná vzorka populácie mladých páchateľov sa generuje výberom mien zo zoznamu na pohovor. Pred zobrazením zoznamu výskumník identifikuje, že s mladými páchateľmi, s ktorými sa majú robiť pohovory, sú tí, ktorých mená sú na zozname uvedené ako prvé, 10., 20., 30., 40. atď.
Implementáciou stratifikačného protokolu zaistite, aby vzorka predstavovala populáciu. Napríklad, ak ste študovali stravovacie návyky študentov univerzity, môžete očakávať rozdiely medzi študentmi bratstva a študentmi mimo bratstva. Rozdelenie vzorky do týchto dvoch vrstiev na začiatku znižuje riziko chyby vo vzorkovaní.
Použite väčšie veľkosti vzorky. Ako sa veľkosť zväčšuje, vzorka sa približuje k skutočnej populácii, čím sa znižuje pravdepodobnosť odchýlok od skutočnej populácie. Napríklad priemer vzorky 10 sa líši viac ako priemer vzorky 100. Väčšie vzorky však zahŕňajú vyššie náklady.
Zopakujte svoju štúdiu opakovaným opakovaním toho istého merania, použitím viac ako jedného subjektu alebo viacerých skupín alebo vykonaním viacerých štúdií. Replikácia vám umožňuje zahltiť chyby vzorkovania.