नमूनाकरण त्रुटियां एक नमूना आबादी की विशेषताओं और सामान्य आबादी वाले लोगों के बीच प्रतीत होने वाले यादृच्छिक अंतर हैं। उदाहरण के लिए, एक मासिक बैठक में उपस्थिति के एक अध्ययन से 70 प्रतिशत की औसत दर का पता चलता है। कुछ बैठकों में उपस्थिति निश्चित रूप से कुछ के लिए दूसरों की तुलना में कम होगी। नमूनाकरण त्रुटि तब होती है जब आप यह गिन सकते हैं कि प्रत्येक बैठक में कितने लोग शामिल हुए थे, वास्तव में एक बैठक में उपस्थिति के संदर्भ में क्या होता है, अगली बैठक में क्या होता है, भले ही अंतर्निहित नियम या संभावनाएं समान हों। नमूनाकरण त्रुटि को कम करने की कुंजी कई अवलोकन और बड़े नमूने हैं।
यादृच्छिक नमूने के माध्यम से नमूने के चयन में पूर्वाग्रह की क्षमता को कम से कम करें। रैंडम सैंपलिंग अगोचर सैंपलिंग नहीं है, बल्कि सैंपल का चयन करने के लिए एक व्यवस्थित दृष्टिकोण है। उदाहरण के लिए, युवा अपराधियों की आबादी का एक यादृच्छिक नमूना सूची से साक्षात्कार के लिए नामों का चयन करके उत्पन्न होता है। सूची देखने से पहले, शोधकर्ता इस बात की पहचान करता है कि युवा अपराधियों का साक्षात्कार किया जा सकता है, जिनके नाम सूची में पहले, 10 वें, 20 वें, 30 वें, 40 वें और इतने पर आते हैं।
सुनिश्चित करें कि नमूना एक स्तरीकरण प्रोटोकॉल को लागू करके आबादी का प्रतिनिधि है। उदाहरण के लिए, यदि आपने विश्वविद्यालय के छात्रों की पीने की आदतों का अध्ययन किया है, तो आप बिरादरी के छात्रों और गैर-बिरादरी के छात्रों के बीच अंतर की उम्मीद कर सकते हैं। शुरुआत में अपने नमूने को उन दो स्तरों में विभाजित करने से नमूने की त्रुटि की संभावना कम हो जाती है।
बड़े आकार के नमूनों का उपयोग करें। आकार बढ़ने पर, नमूना वास्तविक जनसंख्या के करीब हो जाता है, जिससे वास्तविक आबादी से विचलन की संभावना कम हो जाती है। उदाहरण के लिए, 10 के नमूने का औसत 100 के नमूने के औसत से अधिक भिन्न होता है। बड़े नमूने, हालांकि, उच्च लागत को शामिल करते हैं।
एक ही माप को बार-बार लेकर, एक से अधिक विषयों या कई समूहों का उपयोग करके या कई अध्ययनों को करके अपने अध्ययन को दोहराएं। प्रतिकृति आपको नमूने की त्रुटियों को बाहर निकालने की अनुमति देती है।