Estudar uma população inteira é muitas vezes impraticável. A amostragem seleciona um subconjunto de indivíduos para que se possam tirar conclusões sobre o todo. A qualidade destas conclusões depende da forma como a amostra é escolhida. As amostras probabilísticas, em que cada membro tem uma hipótese conhecida de ser selecionado, permitem a inferência estatística. As amostras não probabilísticas são mais fáceis de obter, mas limitam a generalização dos resultados.

O tamanho da amostra afeta a precisão: amostras maiores produzem frequentemente intervalos de confiança mais estreitos. A lei dos rendimentos decrescentes entra em ação, pelo que o tamanho ideal equilibra o custo com a precisão necessária. A estratificação, o agrupamento e outras características do projeto podem melhorar a eficiência ou a praticabilidade, preservando a capacidade de fazer inferências válidas.

A amostragem é fundamental para inquéritos por questionário, controlo de qualidade e muitos estudos científicos. A compreensão dos seus princípios ajuda tanto os produtores como os utilizadores da investigação a avaliar o peso a atribuir aos resultados. Uma amostra bem planeada e de tamanho manejável pode ser mais informativa do que uma grande coleção de observações enviesadas.