標本調査
次に、各要素を識別するための抽出枠(リスト)を設定する。
抽出枠は母集団を代表するものでなければならないが、これには統計学だけでなく個別の分野での判断も重要である。
一例を挙げると、1936年のアメリカ大統領選で、Literary Digestは230万人の調査から、対立候補がF.D.ルーズベルト候補に勝つ(57%対43%)と予想した。しかし、世論調査会社ギャラップははるかに少ない人数の調査からルーズベルトの勝利を予想し、結局こちらが正しかった。Literary Digestの調査では、電話や自動車の保有者リストを用いたことや、1,000万の調査対象に対し230万の有効回答しか得られなかったこと、読者層に保守派が多かったことなどが原因となって、標本のサイズが莫大だったにもかかわらず富裕層に偏ってしまった。同じようなことは、近年のインターネットによる調査でも問題になっている。
具体的には、まず全体を決め、次に以下のような枠組みを決定する。
まず問題を定義する。例えば商品の一部を調べる場合、その商品全体が母集団である。一方動物実験のように、母集団を特定すること(実験データの理想化)がむしろ目的となる場合もある。
上記の各タイプの枠内で、次のような抽出法を、単独で、または組合せで使うことができる。
特に人を対象とした社会調査で、標本とされた人が参加を拒否したり、連絡がつかなかったりすることがある。この場合、調査できた人と調査不能者との違いが、結果的に選抜の偏り(非確率的誤差)につながるおそれがあるので、しばしば追跡調査が必要になる。