Cada miembro de una población debe tener la misma probabilidad de ser seleccionado. El muestreo aleatorio es la técnica que logra esta condición. Cuando se realiza correctamente, es probable que la muestra resultante represente a la población dentro de un margen de error calculable. El muestreo aleatorio simple selecciona nombres o números al azar; los diseños más complejos utilizan estratificación o agrupamiento, manteniendo la aleatoriedad dentro de cada etapa.

El muestreo aleatorio es fundamental para poder generalizar los resultados de una muestra a una población. Los métodos no aleatorios —muestras de conveniencia, muestras de respuesta voluntaria— pueden ser más fáciles de obtener, pero introducen sesgos que no se pueden corregir aumentando el tamaño de la muestra. Las encuestas de opinión, los controles de calidad y muchos estudios científicos se basan en el muestreo aleatorio para su validez.

En la práctica, la aleatoriedad perfecta suele ser aproximada. Las listas incompletas, la falta de respuesta y las limitaciones prácticas introducen imperfecciones. Los investigadores informan las tasas de respuesta y analizan los posibles sesgos para que los lectores puedan evaluar la solidez de la inferencia. A pesar de sus dificultades, el muestreo aleatorio sigue siendo el método de referencia para la medición representativa.