ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคือความแตกต่างที่ดูเหมือนสุ่มระหว่างลักษณะของประชากรกลุ่มตัวอย่างกับประชากรทั่วไป ตัวอย่างเช่น การศึกษาการเข้าร่วมประชุมรายเดือนพบว่ามีอัตราเฉลี่ย 70 เปอร์เซ็นต์ การเข้าร่วมประชุมในบางครั้งจะต่ำกว่าสำหรับบางคนอย่างแน่นอน ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคือในขณะที่คุณสามารถนับจำนวนผู้เข้าร่วมการประชุมแต่ละครั้ง สิ่งที่เกิดขึ้นจริงในแง่ของ การเข้าร่วมประชุมในการประชุมครั้งหน้าไม่เหมือนกับการประชุมครั้งถัดไป แม้ว่าจะมีกฎเกณฑ์หรือความน่าจะเป็นที่อยู่เบื้องหลังก็ตาม เหมือน. กุญแจสำคัญในการลดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างคือการสังเกตหลายครั้งและกลุ่มตัวอย่างที่ใหญ่ขึ้น
ลดโอกาสการเกิดอคติในการเลือกตัวอย่างผ่านการสุ่มตัวอย่าง การสุ่มตัวอย่างไม่ใช่การสุ่มตัวอย่างแบบจับจด แต่เป็นวิธีการที่เป็นระบบในการเลือกตัวอย่าง ตัวอย่างเช่น กลุ่มตัวอย่างสุ่มของประชากรผู้กระทำความผิดที่อายุน้อยจะถูกสร้างขึ้นโดยการเลือกชื่อจากรายการที่จะสัมภาษณ์ ก่อนที่จะเห็นรายชื่อ ผู้วิจัยระบุว่าผู้กระทำความผิดรุ่นเยาว์ที่จะถูกสัมภาษณ์เป็นชื่อที่ปรากฏก่อน ลำดับที่ 10 20 30 40 เป็นต้น
ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทนของประชากรโดยใช้โปรโตคอลการแบ่งชั้น ตัวอย่างเช่น หากคุณศึกษานิสัยการดื่มของนักศึกษามหาวิทยาลัย คุณอาจคาดหวังความแตกต่างระหว่างนักศึกษาที่เป็นพี่น้องกับนักศึกษาที่ไม่ใช่พี่น้อง การแยกตัวอย่างของคุณออกเป็นสองชั้นในตอนเริ่มแรกช่วยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่าง
ใช้ขนาดตัวอย่างที่ใหญ่กว่า เมื่อขนาดเพิ่มขึ้น กลุ่มตัวอย่างจะใกล้ชิดกับประชากรจริงมากขึ้น ซึ่งจะช่วยลดโอกาสในการเบี่ยงเบนจากประชากรจริง ตัวอย่างเช่น ค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง 10 ตัวอย่างจะแตกต่างกันมากกว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างที่ 100 อย่างไรก็ตาม ตัวอย่างที่ใหญ่กว่านั้นเกี่ยวข้องกับต้นทุนที่สูงขึ้น
ทำซ้ำการศึกษาของคุณโดยใช้การวัดเดียวกันซ้ำ ๆ โดยใช้มากกว่าหนึ่งวิชาหรือหลายกลุ่มหรือโดยการศึกษาหลาย ๆ การจำลองแบบช่วยให้คุณขจัดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างได้