Provtagningsfel är de till synes slumpmässiga skillnaderna mellan egenskaperna hos en provpopulation och de hos den allmänna befolkningen. Till exempel avslöjar en studie av närvaron vid ett månadsmöte en genomsnittsgrad på 70 procent. Närvaron vid vissa möten skulle säkert vara lägre för vissa än för andra. Provtagningsfelet är då att även om du kan räkna hur många personer som deltog i varje möte, är det som faktiskt händer när det gäller närvaro vid ett möte inte detsamma som vad som händer vid nästa möte, även om de underliggande reglerna eller sannolikheterna är desamma. Nycklarna för att minimera samplingsfelet är flera observationer och större prover.

Minimera potentialen för partiskhet i valet av provet genom slumpmässig sampling. Slumpmässig provtagning är inte slumpmässig sampling utan är i stället en systematisk strategi för att välja ett prov. Till exempel genereras ett slumpmässigt urval av en population av unga brottslingar genom att välja namn från en lista för att intervjua. Innan han ser listan identifierar forskaren att unga gärningsmän som ska intervjuas som de vars namn visas först, 10, 20, 30, 40 och så vidare, på listan.


Se till att provet är representativt för befolkning genom att implementera ett stratifieringsprotokoll. Om du till exempel studerade drickvanor för universitetsstudenter kan du förvänta dig skillnader mellan broderskapsstudenter och icke-brorskapstudenter. Om du delar in ditt prov i dessa två lager i början minskar risken för samplingsfel.


Använd större provstorlekar. När storleken ökar kommer provet närmare den faktiska befolkningen, vilket minskar potentialen för avvikelser från den faktiska befolkningen. Exempelvis varierar medelvärdet för ett prov på 10 mer än genomsnittet för ett prov på 100. Större prover medför dock högre kostnader.


Replikera din studie genom att göra samma mätning upprepade gånger med mer än ett ämne eller flera grupper, eller genom att göra flera studier. Replikering gör att du kan utplåna provtagningsfel.