Estudiar una población entera suele ser poco práctico. El muestreo selecciona un subconjunto de individuos para poder extraer conclusiones sobre el conjunto. La calidad de dichas conclusiones depende de cómo se seleccione la muestra. Las muestras probabilísticas, en las que cada miembro tiene una probabilidad conocida de ser seleccionado, permiten realizar inferencias estadísticas. Las muestras no probabilísticas son más fáciles de obtener, pero limitan la generalización de los resultados.

El tamaño de la muestra afecta la precisión: las muestras más grandes generalmente producen intervalos de confianza más estrechos. Se produce un efecto de rendimientos decrecientes, por lo que el tamaño óptimo equilibra el costo con la precisión necesaria. La estratificación, la agrupación y otras características de diseño pueden mejorar la eficiencia o la practicidad sin comprometer la capacidad de realizar inferencias válidas.

El muestreo es fundamental para la investigación mediante encuestas, el control de calidad y muchos estudios científicos. Comprender sus principios ayuda tanto a quienes realizan como a quienes reciben la investigación a determinar la importancia de los resultados. Una muestra bien diseñada y de tamaño manejable puede ser más informativa que una colección de observaciones amplia pero sesgada.