Cada membro de uma população deve ter a mesma probabilidade de ser selecionado. A amostragem aleatória é a técnica que garante esta condição. Quando realizada corretamente, a amostra resultante irá provavelmente representar a população dentro de uma margem de erro calculável. A amostragem aleatória simples sorteia nomes ou números aleatoriamente; métodos mais complexos utilizam a estratificação ou o agrupamento, preservando a aleatoriedade dentro de cada etapa.

A amostragem aleatória é fundamental para a capacidade de generalizar os resultados de uma amostra para toda a população. Os métodos não aleatórios — como as amostras de conveniência e as amostras de resposta voluntária — podem ser mais fáceis de obter, mas introduzem enviesamentos que não podem ser corrigidos por um tamanho de amostra maior. Os inquéritos de opinião, as verificações de controlo de qualidade e muitos estudos científicos dependem da amostragem aleatória para garantir a sua validade.

Na prática, a aleatoriedade perfeita é frequentemente aproximada. Listas incompletas, falta de resposta e limitações práticas introduzem imperfeições. Os investigadores reportam as taxas de resposta e discutem possíveis enviesamentos para que os leitores possam avaliar a robustez da inferência. Apesar das dificuldades, a amostragem aleatória continua a ser o gold standard para medições representativas.