Основу статистического исследования составляет множество данных, полученных в результате измерения одного или нескольких признаков. Реально наблюдаемая совокупность объектов, статистически представленная рядом наблюдений 
случайной величины 
, является выборкой, а гипотетически существующая (домысливаемая) — генеральной совокупностью. Генеральная совокупность может быть конечной (число наблюдений N = const) или бесконечной (N = ∞), а выборка из генеральной совокупности — это всегда результат ограниченного ряда 
наблюдений. Число наблюдений , образующих выборку, называется объемом выборки. Если объем выборки достаточно велик (n → ∞) выборка считается большой, в противном случае она называется выборкой ограниченного объема. Выборка считается малой, если при измерении одномерной случайной величины объем выборки не превышает 30 (n <= 30), а при измерении одновременно нескольких (k) признаков в многомерном пространстве отношение n к k не превышает 10 (n/k < 10). Выборка образует вариационный ряд, если ее члены являются порядковыми статистиками, т. е. выборочные значения случайной величины Х упорядочены по возрастанию (ранжированы), значения же признака называются вариантами.
Выборка (Выборочная совокупность). Часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.
Репрезентативность – свойство выборки воспроизводить характеристики генеральной совокупности. Таким образом, выборка должна быть копией генеральной совокупности относительно характеристик, существующих для цели исследования. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей.
Характеристики выборки:
Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и как способы построения выборки мы для этого используем. Количественная характеристика выборки – сколько человек выбираем, другими словами объём выборки.
Ошибка выборки - отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности. Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая.
Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже.
Систематическая ошибка зависит от организации выборочного обследования (смещение выборки в сторону одного из полюсов выборочного параметра), отсутствие из подразделения генеральной совокупности. Например: использование любых вероятностных выборок занижает долю людей с высоким доходом, ведущих активный образ жизни. Происходит это в силу того, что таких людей гораздо сложней застать в каком-либо определенном месте (например, дома). Проблема респондентов, отказывающихся отвечать на вопросы анкеты (доля «отказников» в Москве, для разных опросов, колеблется от 50% до 80%). В некоторых случаях, когда известны истинные распределения, систематическую ошибку можно нивелировать введением квот или перевзвешиванием данных, но в большинстве реальных исследований даже оценить ее бывает достаточно проблематично.
Выборки делятся на два типа: вероятностные и не вероятностные.
Вероятностные выборки:
Простая вероятностная выборка:
Простая повторная выборка. Использование такой выборки основывается на предположении, что каждый респондент с равной долей вероятности может попасть в выборку. На основе списка генеральной совокупности составляются карточки с номерами респондентов. Они помещаются в колоду, перемешиваются и из них наугад вынимается карточка, записывается номер, потом возвращается обратно. Далее процедура повторяется столько раз, какой объём выборки нам необходим. Минус: повторение единиц отбора.
Простая бесповторная выборка. Процедура построения выборки такая же, только карточки с номерами респондентов не возвращаются обратно в колоду.
Невероятностные выборки (отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д.). Итак, мы хотим знать распределение признака Х в генеральной совокупности, нореально исследуем лишь некоторую выборку из нее.
В серии экспериментов, проводимых с выборкой, величина Х принимает определенные значения. Эти значения записанные для всех элементов выборки в том порядке, в котором они были получены в опытах, представляет собой простой статистический ряд. Каждое значение Х в полученном числовом ряду называют вариантой. Полученные данные и подлежат статистической обработке, статистическому анализу.
Первый шаг при обработке этого материала – наведение в нем определенного порядка, ведущего к получению статистического распределения выборки. Здесь возможны два основных способа: создание вариационного ряда или интервального ряда.
Небольшие выборки удобно представлять в виде вариационного ряда. Вариационный ряд – это выборка, упорядоченная по неубыванию, т. е.
,
в вариационном ряду представлены все значения выборки, включая повторяющиеся.Также для представления выборок пользуются таблицами, состоящими из двух строк. В первой строке записываются варианты выборки, расположенные в порядке возрастания. Во второй строке записываются частоты или относительные частоты вариант. Частотой варианты называется число, равное количеству повторений варианты в выборке. Сумма всех частот опытных значений равна объему выборки. Таким образом, если
– частота варианты 
, всего в выборке 
разных вариант, то
,
где 
– объем выборки. Относительной частотой варианты называется отношение частоты данной варианты к объему выборки:
.
Существуют пять основных способов организации выборочного наблюдения:
1. простой случайный отбор, при котором 
объектов случайно извлекаются из генеральной совокупности 
объектов (например с помощью таблицы или датчика случайных чисел), причем каждая из возможных выборок имеют равную вероятность. Такие выборки называются собственно-случайными;
2. простой отбор с помощью регулярной процедуры осуществляется с помощью механической составляющей (например, даты, дня недели, номера квартиры, буквы алфавита и др.) и полученные таким способом выборки называются механическими;
3. стратифицированный отбор заключается в том, что генеральная совокупность объема подразделяется на подсовокупности или слои (страты) объема 
так что 
. Страты представляют собой однородные объекты с точки зрения статистических характеристик (например, население делится на страты по возрастным группам или социальной принадлежности; предприятия — по отраслям). В этом случае выборки называются стратифицированными (иначе, расслоенными, типическими, районированными);
4. методы серийного отбора используются для формирования серийных или гнездовых выборок. Они удобны в том случае, если необходимо обследовать сразу "блок" или серию объектов (например, партию товара, продукцию определенной серии или население при территориально-административном делении страны). Отбор серий можно осуществить собственно-случайным или механическим способом. При этом проводится сплошное обследование определенной партии товара, или целой территориальной единицы (жилого дома или квартала);
5. комбинированный (ступенчатый) отбор может сочетать в себе сразу несколько способов отбора (например, стратифицированный и случайный или случайный и механический); такая выборка называется комбинированной.