Ci sono una serie di diversi metodi di campionamento utilizzato quando si seleziona un pannello di test per la ricerca. Questa ricerca può comportare test sia una teoria o un prodotto specifico, la realizzazione di un sondaggio d'opinione, o di qualsiasi altra ricerca che mira a coprire un determinato gruppo nella sua interezza. Questo gruppo è noto come la popolazione, anche se può coinvolgere qualsiasi tipo di gruppo, non solo i cittadini di un paese.

Con una piccola popolazione, come ad esempio il personale che lavora in un ufficio particolare, di solito è possibile alla domanda o chiunque prova coinvolti. Questo è noto come uno studio di censimento. Con le popolazioni più, come "tutti in Cina 65 anni o più," è impossibile mettere in discussione o tutti test, per cui un gruppo campione deve essere selezionato. I diversi modi di scegliere i partecipanti sono noti come i metodi di campionamento.

metodi di campionamento rientrano in una delle due categorie principali: probabilità e non di probabilità. In una probabilità metodo di campionamento, tutti hanno una probabilità nota di essere selezionati, anche se questo rischio può variare da persona a persona. In un non-metodo di campionamento probabilistico, alcune persone non hanno alcuna possibilità di essere scelti come i partecipanti sono stati scelti da sezioni specifiche della popolazione. Questo può essere più conveniente, ma ha un prezzo: a differenza di un campionamento probabilistico, un campionamento non probabilistico rende impossibile stimare con precisione il gruppo campione rappresenta l'intera popolazione.

La forma più semplice di campionamento probabilistico è quello di casualmente selezionare le persone da un elenco di tutta la popolazione. Una variante di questo metodo, il campionamento sistematico, comporta la raccolta fuori la gente a intervalli fissi lungo la lista, per esempio, ogni persona centesimo. Entrambi questi metodi di campionamento hanno viziato il gruppo risultante campione non può rappresentare il make-up della popolazione. Ad esempio, il gruppo campione può avere tre figli e sette adulti, che chiaramente non è rappresentativo, se tutta la popolazione è del 20% bambini e adulti 80%.

Questo può essere risolto mediante campionamento stratificato, in cui la popolazione è suddivisa in particolare i gruppi di condivisione fattori comuni ed i partecipanti sono scelti a caso in questi gruppi nelle proporzioni adeguate. Nell'esempio di cui sopra, i ricercatori avrebbero selezionato casualmente due persone da un elenco di tutti i bambini e otto persone da un elenco di tutti gli adulti. Naturalmente questo può essere esteso ad altri tipi di gruppo, come per sesso, per fare un gruppo campione che riflette più fedelmente l'intera popolazione.

Le forme più semplici di non-campionamento probabilistico è conosciuta come la convenienza di campionamento . I ricercatori hanno semplicemente scegliere i partecipanti che sono più facili da afferrare. Chiaramente esiste un rischio forte di questo essere molto rappresentativo della popolazione. Per esempio, se i ricercatori a bussare alle porte durante la giornata saranno meno probabilità di ottenere i partecipanti che si trovano in lavoro a tempo pieno.

campionamento Quota combina campionamento stratificato e la convenienza di campionamento e di solito coinvolge ricercatori che fissa per trovare i partecipanti a compilare le quote. Nell'esempio di cui sopra, i ricercatori potrebbero bussare alla porta finché non avesse parlato per un totale di due figli e otto adulti. Sebbene questo metodo significa che il gruppo campione sia nella giusta proporzione, il processo di selezione rende impossibile sapere come rappresentante è. Nel nostro esempio, gli otto adulti potrebbero essere tutti disoccupati, il che li renderebbe non rappresentativo delle opinioni di tutta la popolazione in una domanda circa le prestazioni di sicurezza sociale. A causa di questo, il campionamento delle quote è classificato come un tipo di campionamento nonprobability.