Sous-ensemble d'une population sélectionné pour l'analyse lorsque la collecte de données sur chaque individu est impraticable ou impossible.
L'échantillonnage permet aux analystes de tirer des conclusions sur une grande population en étudiant un sous-ensemble plus petit et représentatif. La validité des conclusions dépend de la façon dont l'échantillon a été sélectionné. Un échantillon aléatoire donne à chaque membre de la population une chance égale d'être sélectionné, réduisant les biais. Un échantillon de commodité (sélectionner les personnes les plus faciles à atteindre) peut ne pas bien représenter la population.
La taille de l'échantillon est importante : les échantillons plus grands produisent généralement des estimations plus fiables, mais il y a des rendements décroissants. Les méthodes statistiques peuvent calculer la taille d'échantillon nécessaire pour atteindre un niveau de confiance souhaité.
Exemple : Statistique Canada mène l'Enquête sur la population active en échantillonnant environ 56 000 ménages chaque mois plutôt que d'interroger tous les ménages canadiens. L'échantillon est soigneusement conçu pour être représentatif de la population canadienne, permettant d'estimer les statistiques nationales sur l'emploi avec des intervalles de confiance connus.