サンプリング統計では、特定の母集団から個人またはケースの代表的なグループを引き出すプロセスまたは方法。サンプリングおよび統計的推論は、生物学的または化学的分析、産業品質管理、社会調査など、母集団のすべてのメンバーから情報を取得することが現実的ではない状況で使用されます。基本的なサンプリング設計は、確率論に基づく単純なランダムサンプリングです。このランダムサンプリングの形式では、サンプリングされる母集団のすべての要素が選択される確率が等しくなります。たとえば、50人の生徒のクラスのランダムサンプルでは、各生徒は同じ確率で1/50が選択されます。母集団から抽出された要素のすべての組み合わせも、選択される確率が等しくなります。確率論に基づくサンプリングにより、調査員は統計的発見が偶然の結果である可能性を判断できます。より一般的に使用される方法、この基本的なアイデアの改良は、層別サンプリング（集団がクラスに分割され、単純なランダムサンプルが各クラスから抽出される）、クラスターサンプリング（サンプルの単位がグループである、など）です。世帯）、および体系的なサンプリング（リストの10番目ごとの名前など、ランダムな選択以外のシステムによって取得されたサンプル）。
世論：サンプル
ユニバースが定義されたら、ユニバースのサンプルを選択する必要があります。として知られている確率サンプリングの最も信頼できる方法
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確率サンプリングに代わるものは、ジャッジメントサンプリングです。この場合、選択は研究者の判断に基づいており、特定のケースのサンプルに含まれる確率は不明です。確率法は、選択バイアスを回避し、サンプリング誤差（サンプルから得られた測定値とサンプルが抽出された母集団全体の測定値の差）を推定できるため、通常は推奨されます。
