Lỗi lấy mẫu là sự khác biệt dường như ngẫu nhiên giữa các đặc điểm của dân số mẫu và dân số chung. Ví dụ, một nghiên cứu về sự tham dự tại một cuộc họp hàng tháng cho thấy tỷ lệ trung bình là 70 phần trăm. Tham dự một số cuộc họp chắc chắn sẽ thấp hơn đối với một số người so với những người khác. Lỗi lấy mẫu là trong khi bạn có thể đếm được có bao nhiêu người tham dự mỗi cuộc họp, thì những gì thực sự xảy ra về mặt tham dự tại một cuộc họp không giống như những gì xảy ra trong cuộc họp tiếp theo, mặc dù các quy tắc hoặc xác suất cơ bản là như nhau. Các chìa khóa để giảm thiểu lỗi lấy mẫu là nhiều quan sát và các mẫu lớn hơn.
Giảm thiểu khả năng sai lệch trong việc lựa chọn mẫu thông qua lấy mẫu ngẫu nhiên. Lấy mẫu ngẫu nhiên không phải là lấy mẫu ngẫu nhiên mà thay vào đó là một cách tiếp cận có hệ thống để chọn mẫu. Ví dụ, một mẫu ngẫu nhiên của một nhóm người phạm tội trẻ tuổi được tạo ra bằng cách chọn tên từ danh sách để phỏng vấn. Trước khi xem danh sách, nhà nghiên cứu xác định rằng những người phạm tội trẻ sẽ được phỏng vấn là những người có tên xuất hiện đầu tiên, 10, 20, 30, 40, v.v., trong danh sách.
Đảm bảo mẫu là đại diện cho dân số bằng cách thực hiện giao thức phân tầng. Ví dụ, nếu bạn nghiên cứu thói quen uống rượu của sinh viên đại học, bạn có thể mong đợi sự khác biệt giữa sinh viên huynh đệ và sinh viên không huynh đệ. Việc tách mẫu của bạn thành hai tầng đó ngay từ đầu sẽ giảm khả năng xảy ra lỗi lấy mẫu.
Sử dụng cỡ mẫu lớn hơn. Khi kích thước tăng lên, mẫu sẽ tiến gần hơn với dân số thực tế, do đó làm giảm khả năng sai lệch so với dân số thực tế. Ví dụ: trung bình của một mẫu 10 thay đổi nhiều hơn trung bình của mẫu 100. Tuy nhiên, các mẫu lớn hơn làm chi phí cao hơn.
Tái tạo nghiên cứu của bạn bằng cách thực hiện cùng một phép đo lặp đi lặp lại, sử dụng nhiều hơn một đối tượng hoặc nhiều nhóm hoặc bằng cách thực hiện nhiều nghiên cứu. Bản sao cho phép bạn xóa các lỗi lấy mẫu.