Studium celé populace je často nepraktické. Výběr vzorků vybírá podmnožinu jedinců, aby bylo možné vyvodit závěry o celku. Kvalita těchto závěrů závisí na tom, jak je vzorek vybrán. Pravděpodobnostní vzorky, ve kterých má každý člen známou šanci na výběr, podporují statistickou inferenci. Nepravděpodobnostní vzorky se získávají snáze, ale omezují zobecnitelnost.

Velikost vzorku ovlivňuje přesnost: větší vzorky obecně produkují užší intervaly spolehlivosti. Dochází k klesajícím výnosům, takže optimální velikost vyvažuje náklady oproti potřebné přesnosti. Stratifikace, shlukování a další konstrukční prvky mohou zlepšit efektivitu nebo praktičnost a zároveň zachovat schopnost činit platné závěry.

Vzorkování je základem výzkumu založeného na průzkumech, kontrole kvality a mnoha vědeckých studiích. Pochopení jeho principů pomáhá jak tvůrcům, tak i konzumentům výzkumu posoudit, jakou váhu přiložit zjištěním. Dobře navržený vzorek o zvládnutelné velikosti může být informativnější než velký, ale zkreslený soubor pozorování.