Napake vzorčenja so na videz naključne razlike med značilnostmi vzorčne populacije in značilnostmi splošne populacije. Na primer, študija udeležbe na mesečnem sestanku pokaže povprečno stopnjo 70 odstotkov. Udeležba na nekaterih sestankih bi bila pri nekaterih zagotovo manjša kot pri drugih. Napaka vzorčenja je torej ta, da medtem ko lahko preštejete, koliko ljudi se je udeležilo vsakega sestanka, kaj se dejansko zgodi v smislu udeležba na enem sestanku ni enaka udeležbi na naslednjem sestanku, čeprav so osnovna pravila ali verjetnosti enako. Ključi za zmanjšanje vzorčne napake so več opazovanj in večji vzorci.
Z naključnim vzorčenjem zmanjšajte možnost pristranskosti pri izbiri vzorca. Naključno vzorčenje ni naključno vzorčenje, temveč je sistematičen pristop k izbiri vzorca. Na primer, naključni vzorec populacije mladih prestopnikov se ustvari z izbiro imen s seznama za razgovor. Pred ogledom seznama raziskovalec ugotovi, da se z mladimi storilci kaznivih dejanj, s katerimi je treba opraviti razgovor, štejejo tisti, katerih imena so na seznamu prvi, 10., 20., 30., 40. in tako naprej.
Z izvajanjem protokola stratifikacije zagotovite, da je vzorec reprezentativen za populacijo. Če ste na primer preučevali navade pitja univerzitetnih študentov, lahko pričakujete razlike med študenti bratstva in študenti, ki niso bratje. Že na začetku razdelitev vzorca na ta dva sloja zmanjša možnost vzorčne napake.
Uporabite večje vzorce. Ko se velikost povečuje, se vzorec približa dejanski populaciji, s čimer se zmanjša možnost odstopanj od dejanske populacije. Na primer, povprečje vzorca 10 se razlikuje več kot povprečje vzorca 100. Večji vzorci pa vključujejo večje stroške.
Ponovite svojo študijo tako, da večkrat opravite isto meritev, uporabite več kot en predmet ali več skupin ali izvedete več študij. Replikacija vam omogoča, da izničite vzorčne napake.