Ci sono due rami in statistica, statistica descrittiva e inferenziale. Di questi due rami principali, il campionamento statistico si occupa principalmente di statistica inferenziale. L'idea alla base di questo tipo di statistiche è iniziare con a campione statistico. Dopo aver ottenuto questo campione, proviamo quindi a dire qualcosa sulla popolazione. Comprendiamo molto rapidamente l'importanza del nostro metodo di campionamento.
Esistono diversi tipi di campioni nelle statistiche. Ognuno di questi campioni è chiamato in base al modo in cui i suoi membri sono ottenuti dalla popolazione. È importante essere in grado di distinguere tra questi diversi tipi di campioni. Di seguito è riportato un elenco con una breve descrizione di alcuni dei campioni statistici più comuni.
È importante conoscere le distinzioni tra i diversi tipi di campioni. Ad esempio, a semplice campione casuale e un campione casuale sistematico può essere abbastanza diverso l'uno dall'altro. Alcuni di questi esempi sono più utili di altri nelle statistiche. Un campione di convenienza e un campione di risposta volontaria possono essere facili da eseguire, ma questi tipi di campioni non sono randomizzati per ridurre o eliminare la distorsione. In genere questi tipi di campioni sono popolari sui siti Web per sondaggi di opinione.
È anche utile sapere quando eseguiamo il ricampionamento. Questo significa che lo siamo campionamento con sostituzionee lo stesso individuo può contribuire più di una volta nel nostro campione. Alcune tecniche avanzate, come il bootstrap, richiedono l'esecuzione del ricampionamento.