Sự khác nhau giữa tổng thể và mẫu

Một mẫu hoàn chỉnh là một tập hợp các đối tượng từ một mẫu mẹ bao gồm tất cả các đối tượng đáp ứng một tập hợp của tiêu chuẩn lựa chọn các đặc điểm được định nghĩa rõ ràng.[3] Ví dụ một mẫu đầy đủ của “những người đàn ông nước Úc cao hơn 2m” sẽ bao gồm một danh sách của tất cả các ngươi đàn ông cao hơn 2m. Nhưng nó không bao gồm những người đàn ông Đức, hoặc những người phụ nữ Úc thấp hơn 2m. Vì vậy để tổng hợp một mẫu đầy đủ yêu cầu một danh sách đầy đủ của tổng tể mẫu mẹ, bao gồm dữ liệu về chiều cao, giới tính, quốc tịch cho mỗi thành viên trong mẫu mẹ. Trong trường hợp tổng thể con người, một danh sách đầy đủ dường như không tồn tại, nhưng các mẫu đầy đủ thường có trong các ngành khác, ví dụ như mẫu có độ lớn giới hạn của tổng thể của các đối tượng vô cùng to lớn.

Một mẫu không có thành kiến (đại diện) là một tập hợp các đối tượng được lựa chọn từ một mẫu hoàn chỉnh bằng cách sử dụng một tiến trình lựa chọn không phụ thuộc vào tính chất của các đối tượng.[4] Ví dụ một mẫu không chệch “đàn ông Úc cao hơn 2m” có thể bao gồm lấy mẫu ngẫu nhiên tập hợp mẫu con của 1% nam giới Úc cao hơn 2m. Nhưng có một quyết định từ mẫu trong đó mỗi danh sách cử tri chính thức có thể không phải là mẫu không chệch, ví dụ nam giới ở độ tuổi dưới 18 sẽ không được ứng cử. Trong một đối tượng lớn, một mẫu ngẫu nhiên có thể gồm có phân số của mẫu tổng thể cho những dữ liệu mẫu có sẵn, cung cấp các dữ liệu có sẵn không chệch bởi những thuộc tính riêng biệt.

Cách tốt nhất để tránh một mẫu chệch hay không có tính đại diện là chọn mẫu ngẫu nghiên, cũng được xem như là một xác suất. Một mẫu ngẫu nhiên được định nghĩa như là một mẫu trong đó mỗi cá thể riêng lẻ của tổng thể có thể phân biệt được, không một xác suất ngẫu nhiên của việc chọn mẫu được xem như một phần của mẫu.[5] Một số loại mẫu ngẫu nhiên không có nhiều yếu tố, mẫu có hệ thống, phân lớp mẫu ngẫu nhiên.

Một mẫu không phải là ngẫu nhiên được gọi là chọn mẫu không ngẫu nhiên hay chọn mẫu không có xác suất.[6] Một ví dụ về các mẫu không ngẫu nhiên là mẫu thuận lợi, mẫu phán đoán, mẫu có chủ đích, mẫu quota, mẫu dây chuyền, giao điểm vuông góc trong phương pháp giống như Monte Carlo.

Mẫu số liệu thống kê được sử dụng nhiều. Chúng có thể được sử dụng trong nhiều tình huống.