Örnekleme hataları, örneklem popülasyonunun özellikleri ile genel popülasyonun özellikleri arasındaki görünüşte rastgele farklılıklardır. Örneğin, aylık bir toplantıya katılımla ilgili bir araştırma, ortalama yüzde 70'lik bir oran ortaya koymaktadır. Bazı toplantılara katılım kesinlikle bazıları için diğerlerinden daha düşük olacaktır. O zaman örnekleme hatası, her toplantıya kaç kişinin katıldığını sayarken, gerçekte ne olduğudur. Bir toplantıya katılım, bir sonraki toplantıda olanla aynı değildir, altta yatan kurallar veya olasılıklar aynısı. Örnekleme hatasını en aza indirmenin anahtarları, çoklu gözlemler ve daha büyük örneklerdir.
Rastgele örnekleme yoluyla örnek seçiminde yanlılık potansiyelini en aza indirin. Rastgele örnekleme, gelişigüzel örnekleme değildir, bunun yerine örnek seçmeye yönelik sistematik bir yaklaşımdır. Örneğin, mülakat için bir listeden isimler seçilerek genç suçlulardan oluşan rastgele bir örneklem oluşturulur. Araştırmacı, listeyi görmeden önce, görüşülecek genç suçluları listede ilk, 10., 20., 30., 40. vb. görünen kişiler olarak belirler.
Bir tabakalandırma protokolü uygulayarak numunenin popülasyonu temsil ettiğinden emin olun. Örneğin, üniversite öğrencilerinin içme alışkanlıklarını incelediyseniz, kardeşlik öğrencileri ile kardeşlik dışı öğrenciler arasında farklar bekleyebilirsiniz. Numunenizi başlangıçta bu iki tabakaya bölmek, numune alma hatası olasılığını azaltır.
Daha büyük örnek boyutları kullanın. Boyut arttıkça, örnek gerçek popülasyona yaklaşır, böylece gerçek popülasyondan sapma potansiyeli azalır. Örneğin, 10 kişilik bir numunenin ortalaması, 100 kişilik bir numunenin ortalamasından daha fazla değişir. Bununla birlikte, daha büyük numuneler daha yüksek maliyetler içerir.
Aynı ölçümü tekrar tekrar alarak, birden fazla denek veya birden fazla grup kullanarak veya birden fazla çalışma üstlenerek çalışmanızı çoğaltın. Çoğaltma, örnekleme hatalarını ortadan kaldırmanıza olanak tanır.