Att studera en hel population är ofta opraktiskt. Urval väljer ut en delmängd av individer så att slutsatser kan dras om helheten. Kvaliteten på dessa slutsatser beror på hur urvalet väljs. Sannolikhetsurval, där varje medlem har en känd chans att bli selekterad, stöder statistisk inferens. Icke-sannolikhetsurval är lättare att erhålla men begränsar generaliserbarheten.

Urvalsstorleken påverkar precisionen: större urval ger generellt sett smalare konfidensintervall. Minskande avkastning blir aktuell, så den optimala storleken balanserar kostnaden mot den nödvändiga noggrannheten. Stratifiering, klustring och andra designfunktioner kan förbättra effektiviteten eller praktiska aspekter samtidigt som möjligheten att dra giltiga slutsatser bibehålls.

Urval är grundläggande för enkätforskning, kvalitetskontroll och många vetenskapliga studier. Att förstå dess principer hjälper både producenter och konsumenter av forskning att bedöma hur mycket vikt resultaten ska ges. Ett väl utformat urval av hanterbar storlek kan vara mer informativt än en stor men partisk samling observationer.