Örnekleme hataları, örnek popülasyonun özellikleri ile genel popülasyonun özellikleri arasındaki rastgele farklardır. Örneğin, aylık bir toplantıya katılım araştırması, ortalama yüzde 70 oranını ortaya koymaktadır. Bazı toplantılara katılım, bazıları için diğerlerinden daha düşük olacaktır. Öyleyse, örnekleme hatası, her bir toplantıya kaç kişinin katılabileceğini saymanıza rağmen, bir toplantıya katılım açısından gerçekte olanların, temel kurallar veya olasılıklar aynı olsa bile, bir sonraki toplantıda olanlarla aynı olmamasıdır. Örnekleme hatasını en aza indirmenin anahtarı, çok sayıda gözlem ve daha büyük örneklerdir.
Rastgele örnekleme yoluyla örnek seçiminde önyargı olasılığını en aza indirin. Rastgele örnekleme, tehlikeli örnekleme değildir, bunun yerine örnek seçimine sistematik bir yaklaşımdır. Örneğin, genç suçlu nüfusunun rastgele bir örneği mülakat için listeden ad seçilerek üretilir. Araştırmacı listeyi görmeden önce, listedeki isimleri birinci, 10., 20., 30., 40. vb. Gibi görünen genç suçluların görüşüleceğini tespit eder.
Bir tabakalaşma protokolü uygulayarak numunenin popülasyonu temsil ettiğinden emin olun. Örneğin, üniversite öğrencilerinin içme alışkanlıklarını araştırdıysanız, dernek öğrencilerle dernek olmayan öğrenciler arasında farklılıklar bekleyebilirsiniz. Numunenizi başlangıçta bu iki tabakaya bölmek, örnekleme hatası olasılığını azaltır.
Daha büyük örneklem boyutları kullanın. Boyut arttıkça, örnek gerçek popülasyona yaklaşır, böylece gerçek popülasyondan sapma potansiyeli azalır. Örneğin, 10'luk bir numunenin ortalaması, 100'lük bir numunenin ortalamasından daha fazla değişiklik gösterir. Bununla birlikte, daha büyük numuneler daha yüksek maliyetler gerektirir.
Aynı ölçümü tekrar tekrar alarak, birden fazla konu veya çoklu grup kullanarak veya birden fazla çalışma yaparak çalışmanızı çoğaltın. Çoğaltma, örnekleme hatalarını ortadan kaldırmanıza olanak tanır.