एक विश्लेषक एक सांख्यिकीय त्रुटि को सैंपलिंग त्रुटि के रूप में जाना जाता है जब वे एक सैंपल चुनते हैं जो डेटा की पूरी आबादी का सटीक रूप से प्रतिनिधित्व नहीं करता है. इसके परिणामस्वरूप, नमूने की खोज कुल आबादी से सटीक रूप से नहीं दिखाती है.
सैंपलिंग एक प्रकार का विश्लेषण है जहां बड़ी आबादी से छोटे नमूने का निरीक्षण चुना जाता है. सैंपलिंग त्रुटियां और नॉन-सैंपलिंग दोनों गलतियां चुनने की प्रक्रिया द्वारा प्रस्तुत की जा सकती हैं.
सैंपल वैल्यू और वास्तविक जनसंख्या मूल्य के बीच अंतर को सैंपलिंग त्रुटि के रूप में जाना जाता है. क्योंकि नमूना आबादी का विशिष्ट नहीं है या कुछ तरीके से पूर्वाग्रह है, इसलिए नमूना त्रुटियां होती हैं. इस तथ्य के कारण कि एक नमूना केवल उस आबादी का एक अनुमानित प्रतिनिधित्व है जिससे इसे एकत्र किया जाता है, यहां तक कि यादृच्छिक नमूने भी सैंपल के कुछ स्तर की त्रुटि होगी. सांख्यिकीय विश्लेषण में सैंपलिंग में समग्र त्रुटि सैम्पलिंग त्रुटि सूत्र का उपयोग करके निर्धारित की जाती है. Z-स्कोर वैल्यू के परिणाम को गुणा करके, जो विश्वास अंतराल पर आधारित है, सैंपलिंग त्रुटि की गणना सैंपल साइज़ के वर्गमूल द्वारा जनसंख्या के मानक विचलन को विभाजित करके की जाती है.
