Tüm bir popülasyonu incelemek genellikle pratik değildir. Örnekleme, bireylerin bir alt kümesini seçerek, bütün hakkında sonuçlar çıkarılmasını sağlar. Bu sonuçların kalitesi, örneklemin nasıl seçildiğine bağlıdır. Her üyenin seçilme şansının bilindiği olasılıklı örneklemler, istatistiksel çıkarımı destekler. Olasılıksız örneklemler elde edilmesi daha kolaydır, ancak genelleştirilebilirliği sınırlar.

Örneklem büyüklüğü hassasiyeti etkiler: daha büyük örnekler genellikle daha dar güven aralıkları üretir. Azalan getiriler devreye girer, bu nedenle optimum boyut, maliyet ile gerekli doğruluk arasında bir denge kurar. Katmanlandırma, kümeleme ve diğer tasarım özellikleri, geçerli çıkarımlar yapabilme yeteneğini korurken verimliliği veya pratikliği artırabilir.

Örneklem alma, anket araştırmaları, kalite kontrolü ve birçok bilimsel çalışma için temel bir unsurdur. Örneklem almanın prensiplerini anlamak, hem araştırma üreticilerinin hem de tüketicilerinin bulgulara ne kadar ağırlık vereceklerine karar vermelerine yardımcı olur. Yönetilebilir büyüklükte, iyi tasarlanmış bir örneklem, büyük ancak yanlı bir gözlem koleksiyonundan daha bilgilendirici olabilir.