Vsebina
Velikost vzorca je majhen odstotek populacije, ki se uporablja za statistične analize. Na primer, ko ugotovite, koliko ljudi bi na volitvah glasovalo za določeno osebo, ni mogoče (bodisi finančno niti logistično) vprašati vsakega človeka v Združenih državah o njihovi volilni preferenci. Namesto tega se vzame majhen vzorec populacije. Velikost vzorca bi lahko bila enaka nekaj sto ali pa nekaj tisoč. Vse je odvisno od tega, katere značilnosti želite imeti vzorec populacije in kako natančne želite, da so vaši rezultati.
Napaka pri nizkem vzorčenju
Vsakič, ko anketirate vzorec populacije (v nasprotju z vprašanjem vseh), dobite nekaj statističnih podatkov, ki se nekoliko razlikujejo od "pravih" statističnih podatkov. Temu rečemo napaka vzorčenja in je pogosto izražena v odstotnih točkah. Na primer, anketa lahko znaša plus ali minus "deset točk". Z drugimi besedami, če anketiranec ugotovi, da bo za določenega kandidata glasovalo 55 odstotkov ljudi, plus ali minus deset točk, resnično pravijo, da bo nekje od 45 do 65 odstotkov glasovalo za tega kandidata. Dober vzorec bo imel nizko napako vzorčenja (točka ali dve).
Visoka stopnja zaupanja
Raven zaupanja temelji na teoriji, da bolj ko vzorčite populacijo, bolj so podatki podobni krivulji zvona. Ravni zaupanja so izražene v odstotkih, kot je "90-odstotna stopnja zaupanja." Višja kot je stopnja zaupanja, bolj je prepričan raziskovalec, da so njegovi podatki videti kot zvonča krivulja: zaželena je 99-odstotna stopnja zaupanja in verjetno ima boljše rezultate kot 90-odstotna (ali nižja) stopnja zaupanja.
Stopnja spremenljivosti
Stopnja spremenljivosti se nanaša na to, kako raznolika je populacija. Na primer, anketa vseh političnih strank o zdravstvenem varstvu bo verjetno povzročila bolj razširjene odzive kot preprosta anketa posamezne stranke. Večji kot je navedeni delež, večja je stopnja spremenljivosti, pri čemer je .5 najvišja (in morda najmanj zaželena) vrednost. Pri manjših vzorcih bi radi videli nizko stopnjo spremenljivosti (na primer .2).