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 della partecipazione a una riunione mensile rivela un tasso medio del 70 percento. La partecipazione ad alcune riunioni sarebbe certamente inferiore per alcuni rispetto ad altri. L'errore di campionamento è quindi che, sebbene sia possibile contare quante persone hanno partecipato a ciascuna riunione, ciò che accade effettivamente 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 rischio di distorsione nella selezione del campione mediante 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 autori di reato viene generato selezionando i nomi da un elenco da intervistare. Prima di vedere l'elenco, il ricercatore identifica i giovani trasgressori da intervistare come quelli i cui nomi compaiono per primi, 10, 20, 30, 40 e così via, nell'elenco.
Assicurare che il campione sia rappresentativo della popolazione implementando un protocollo di stratificazione. Ad esempio, se hai studiato le abitudini di consumo degli studenti universitari, potresti aspettarti differenze tra studenti della Fraternità e studenti non della Fraternità. Dividere il campione in quei due strati all'inizio riduce il rischio di errori di campionamento.
Utilizzare campioni di dimensioni maggiori. All'aumentare delle dimensioni, il campione si avvicina alla popolazione effettiva, riducendo così il potenziale di deviazioni dalla popolazione effettiva. Ad esempio, la media di un campione di 10 varia in misura maggiore rispetto alla media di un campione di 100. Campioni più grandi comportano tuttavia costi più elevati.
Replica il tuo studio eseguendo ripetutamente la stessa misurazione, utilizzando più di una materia o più gruppi o intraprendendo più studi. La replica consente di inondare gli errori di campionamento.