सांख्यिकी, वर्णनात्मक और ह्रासमान सांख्यिकी में दो शाखाएँ हैं। इन दो मुख्य शाखाओं में से, सांख्यिकीय नमूनाकरण मुख्य रूप से खुद को चिंतित करता है आनुमानिक आंकड़े. इस प्रकार के आँकड़ों के पीछे मूल विचार एक से शुरू होना है सांख्यिकीय नमूना. हमारे पास यह नमूना होने के बाद, हम फिर आबादी के बारे में कुछ कहने की कोशिश करते हैं। हम बहुत जल्दी अपनी नमूना विधि के महत्व का एहसास करते हैं।
आँकड़ों में विभिन्न प्रकार के नमूने हैं। इनमें से प्रत्येक नमूने का नाम इस आधार पर रखा गया है कि इसके सदस्यों को आबादी से कैसे प्राप्त किया जाता है। इन विभिन्न प्रकार के नमूनों में अंतर करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है। नीचे कुछ सामान्य सांख्यिकीय नमूनों के संक्षिप्त विवरण के साथ एक सूची दी गई है।
विभिन्न प्रकार के नमूनों के बीच के अंतर को जानना महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, ए सरल यादृच्छिक नमूना और एक व्यवस्थित यादृच्छिक नमूना एक दूसरे से काफी अलग हो सकते हैं। इनमें से कुछ नमूने आंकड़ों में दूसरों की तुलना में अधिक उपयोगी हैं। एक सुविधा नमूना और स्वैच्छिक प्रतिक्रिया नमूना प्रदर्शन करना आसान हो सकता है, लेकिन इस प्रकार के नमूनों को पूर्वाग्रह को कम करने या समाप्त करने के लिए यादृच्छिक नहीं किया जाता है। आमतौर पर इस प्रकार के नमूने ओपिनियन पोल के लिए वेबसाइटों पर लोकप्रिय हैं।
यह जानना भी अच्छा है कि कब हम फिर से तैयार हो रहे हैं। इसका मतलब है कि हम हैं प्रतिस्थापन के साथ नमूना, और एक ही व्यक्ति हमारे नमूने में एक से अधिक बार योगदान दे सकता है। कुछ उन्नत तकनीकों, जैसे कि बूटस्ट्रैपिंग की आवश्यकता होती है, जिसे फिर से शुरू किया जाना चाहिए।