Bemonsteringsfouten zijn de schijnbaar willekeurige verschillen tussen de kenmerken van een steekproefpopulatie en die van de algemene populatie. Een studie van de aanwezigheid op een maandelijkse vergadering onthult bijvoorbeeld een gemiddeld percentage van 70 procent. De aanwezigheid op sommige vergaderingen zou voor sommigen zeker lager zijn dan voor anderen. De steekproeffout is dan dat, hoewel je kunt tellen hoeveel mensen elke vergadering hebben bijgewoond, wat er feitelijk gebeurt in termen van aanwezigheid bij de ene vergadering, niet hetzelfde is als wat er gebeurt bij de volgende vergadering, hoewel de onderliggende regels of waarschijnlijkheden hetzelfde zijn. De sleutels tot het minimaliseren van de bemonsteringsfout zijn meerdere observaties en grotere monsters.
Minimaliseer het potentieel voor bias bij de selectie van de steekproef door willekeurige steekproeven. Willekeurige bemonstering is geen willekeurige bemonstering, maar is een systematische benadering voor het selecteren van een steekproef. Een willekeurige steekproef van een populatie van jonge daders wordt bijvoorbeeld gegenereerd door namen te selecteren uit een lijst om te interviewen. Voorafgaand aan het zien van de lijst, identificeert de onderzoeker dat jonge daders die moeten worden geïnterviewd, degenen zijn wiens namen als eerste, 10e, 20e, 30e, 40e enzovoort op de lijst verschijnen.
Zorg ervoor dat de steekproef representatief is voor de populatie door een stratificatieprotocol te implementeren. Als je bijvoorbeeld de drinkgewoonten van universitaire studenten bestudeert, zou je verschillen kunnen verwachten tussen studenten van studenten en studenten van studenten zonder studenten. Door uw steekproef in het begin in die twee lagen te splitsen, wordt de kans op steekproeffouten verkleind.
Gebruik grotere steekproefgroottes. Naarmate de omvang toeneemt, komt de steekproef dichter bij de werkelijke populatie, waardoor het potentieel voor afwijkingen van de werkelijke populatie afneemt. Het gemiddelde van een monster van 10 varieert bijvoorbeeld meer dan het gemiddelde van een monster van 100. Grotere monsters brengen echter hogere kosten met zich mee.
Repliceer je studie door herhaaldelijk dezelfde meting te doen, meer dan één onderwerp of meerdere groepen te gebruiken, of door meerdere onderzoeken uit te voeren. Met replicatie kunt u bemonsteringsfouten overspoelen.