Étudier une population entière est souvent impraticable. L'échantillonnage consiste à sélectionner un sous-ensemble d'individus afin de tirer des conclusions générales. La qualité de ces conclusions dépend de la méthode de sélection de l'échantillon. Les échantillons probabilistes, dans lesquels chaque individu a une probabilité de sélection connue, permettent une inférence statistique. Les échantillons non probabilistes sont plus faciles à obtenir, mais limitent la généralisation des résultats.

La taille de l'échantillon influe sur la précision : les grands échantillons produisent généralement des intervalles de confiance plus étroits. Ce phénomène de rendements décroissants implique que la taille optimale de l'échantillon doit trouver un équilibre entre le coût et la précision requise. La stratification, le regroupement et d'autres caractéristiques de conception peuvent améliorer l'efficacité ou la praticité tout en préservant la validité des conclusions.

L'échantillonnage est fondamental pour les enquêtes, le contrôle de la qualité et de nombreuses études scientifiques. Comprendre ses principes aide les producteurs et les utilisateurs de la recherche à évaluer la pertinence des résultats. Un échantillon bien conçu et de taille raisonnable peut s'avérer plus informatif qu'un grand nombre d'observations biaisées.