Studierea unei întregi populații este adesea impracticabilă. Eșantionarea selectează un subset de indivizi astfel încât să se poată trage concluzii despre întreg. Calitatea acestor concluzii depinde de modul în care este ales eșantionul. Eșantioanele probabilistice, în care fiecare membru are o șansă cunoscută de selecție, susțin inferența statistică. Eșantioanele neprobabilistice sunt mai ușor de obținut, dar limitează generalizabilitatea.

Mărimea eșantionului afectează precizia: eșantioanele mai mari produc, în general, intervale de încredere mai înguste. Se instalează randamente descrescătoare, astfel încât dimensiunea optimă echilibrează costul cu precizia necesară. Stratificarea, gruparea și alte caracteristici de proiectare pot îmbunătăți eficiența sau caracterul practic, păstrând în același timp capacitatea de a face inferențe valide.

Eșantionarea este fundamentală pentru cercetarea bazată pe sondaje, controlul calității și multe studii științifice. Înțelegerea principiilor sale îi ajută atât pe producătorii, cât și pe consumatorii cercetării să evalueze câtă importanță să acorde rezultatelor. Un eșantion bine conceput, de dimensiuni gestionabile, poate fi mai informativ decât o colecție mare, dar părtinitoare, de observații.