Величина узорка је мали проценат популације који се користи за статистичку анализу. На пример, када се утврди колико би људи гласало за одређену особу на изборима, то није могуће (било финансијски било логистички) питати сваку особу у Сједињеним Државама о њиховом гласању преференција. Уместо тога, узима се мали узорак становништва. Величина узорка би могла бити једнака неколико стотина, или може бити једнака неколико хиљада. Све зависи од карактеристика које желите да тај узорак популације има и колико тачни желите да буду ваши резултати.
Ниска грешка узорковања
Сваки пут када анкетирате узорак популације (за разлику од тражења свих), добићете неке статистике које се мало разликују од „истинских“ статистика. То се назива грешком узорковања и често се изражава као процентни поени. На пример, анкета може бити плус или минус „десет бодова“. Другим речима, ако анкета утврди да ће 55 одсто људи гласати за одређени кандидат, плус или минус десет бодова, они заиста кажу да ће за то гласати између 45 и 65 процената кандидат. Добар узорак имаће малу грешку узорковања (тачка или две).
Висок ниво поверења
Ниво поузданости заснован је на теорији да што чешће узоркујете популацију, то више подаци подсећају на криву звона. Нивои поверења изражени су у процентима, као што је „ниво поверења од 90 процената“. Што је ниво поверења већи, истраживач је сигурнији да његови подаци изгледају као крива звона: пожељан је ниво поузданости од 99 процената и вероватно ће имати боље резултате од поузданости од 90 процената (или нижи) ниво.
Степен променљивости
Степен варијабилности односи се на то колико је популација разнолика. На пример, анкета свих политичких партија о здравственој заштити вероватно ће резултирати раширенијим варијацијама у одговорима од једноставне анкете једне странке. Што је већи наведени удео, то је већи ниво променљивости, при чему је .5 највиша (и можда најмање пожељна) вредност. За мање узорке желели бисте да видите низак степен варијабилности (на пример, .2).