Помилки вибірки - це, здавалося б, випадкові відмінності між характеристиками вибіркової сукупності та характеристиками загальної сукупності. Наприклад, дослідження відвідуваності щомісячних зустрічей виявляє середню ставку в 70 відсотків. Відвідуваність на деяких засіданнях звичайно буде нижчою для деяких, ніж для інших. Помилка вибірки тоді полягає в тому, що, хоча ви можете порахувати, скільки людей відвідали кожну зустріч, те, що насправді відбувається з точки зору відвідування однієї зустрічі, не є тим самим, що відбувається на наступній зустрічі, навіть якщо основні правила чи ймовірності однакові. Ключами до мінімізації помилок вибірки є численні спостереження та більші вибірки.
Мінімізуйте потенціал упередженості у відборі вибірки шляхом випадкового відбору проб. Випадкова вибірка не є випадковою вибіркою, а натомість є систематичним підходом до вибору вибірки. Наприклад, випадкова вибірка сукупності молодих злочинців формується шляхом вибору імен зі списку для інтерв'ю. Перед тим, як побачити цей список, дослідник визначає, що молодих правопорушників, яких слід допитувати, як тих, чиї імена з’являються першими, 10-м, 20-м, 30-м, 40-м тощо.
Переконайтеся, що зразок є репрезентативним для населення, застосовуючи протокол стратифікації. Наприклад, якщо ви вивчали навички пиття студентів університету, ви можете очікувати відмінностей між студентами братства та студентами, які не є братствами. Розщеплення зразка на ці дві верстви спочатку знижує потенціал помилки вибірки.
Використовуйте більші розміри зразків. Зі збільшенням чисельності вибірка наближається до фактичної сукупності, тим самим зменшуючи потенціал відхилень від фактичної сукупності. Наприклад, середнє значення для вибірки 10 варіюється більше, ніж середнє значення для 100 вибірки. Однак більші зразки вимагають більших витрат.
Повторіть своє дослідження, повторивши одне і те ж вимірювання повторно, використовуючи більше одного предмета або декількох груп або проводячи кілька досліджень. Реплікація дозволяє усунути помилки вибірки.