Gli errori di campionamento sono le differenze apparentemente casuali tra le caratteristiche di una popolazione campione e quelle della popolazione generale. Ad esempio, uno studio sulla presenza a una riunione mensile rivela un tasso medio del 70%. La partecipazione ad alcuni incontri sarebbe certamente inferiore per alcuni rispetto ad altri. L'errore di campionamento è quindi che, mentre è possibile contare quante persone hanno partecipato a ciascuna riunione, ciò che effettivamente accade in termini di partecipazione a una riunione non è lo stesso di quello che accade alla riunione successiva, anche se le regole o le probabilità sottostanti sono le stesse. Le chiavi per minimizzare l'errore di campionamento sono più osservazioni e campioni più grandi.

Ridurre al minimo il potenziale di bias nella selezione del campione attraverso il campionamento casuale. Il campionamento casuale non è un campionamento casuale ma è invece un approccio sistematico alla selezione di un campione. Ad esempio, un campione casuale di una popolazione di giovani detenuti viene generato selezionando i nomi da una lista per intervistare. Prima di vedere la lista, il ricercatore identifica i giovani detenuti da intervistare come quelli i cui nomi compaiono prima, 10, 20, 30, 40 e così via, nella lista.

Assicurati che il campione sia rappresentativo del popolazione implementando un protocollo di stratificazione. Ad esempio, se hai studiato le abitudini di consumo degli studenti universitari, potresti aspettarti delle differenze tra studenti di fraternità e studenti di non-fraternità. La suddivisione del campione in questi due strati all'inizio riduce il potenziale di errore di campionamento.
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Utilizza dimensioni campione maggiori. Con l'aumentare delle dimensioni, il campione si avvicina alla popolazione reale, riducendo così il potenziale di deviazioni dalla popolazione reale. Ad esempio, la media di un campione di 10 varia più della media di un campione di 100. I campioni più grandi comportano tuttavia costi più elevati.

Replica il tuo studio prendendo la stessa misurazione ripetutamente, utilizzando più di un soggetto o più gruppi o intraprendendo più studi. La replica consente di eliminare gli errori di campionamento.