进行调查和进行实验的研究人员和科学家必须遵守某些程序准则和规则，以通过避免诸如大的可变性，偏差或覆盖不足之类的采样错误来确保准确性。 抽样误差会严重影响结果的准确性和解释性，进而可能导致企业或政府机构付出高昂的成本，或损害正在研究的人口或生物体。

为了正确进行调查，您需要确定样本组。 该样本组应包括与调查主题相关的个人。 您想调查尽可能大的样本量； 较小的样本量逐渐代表了整个总体。

样本量太小也会导致偏见，例如无回应，这种情况发生在某些主题没有机会参加调查的情况下。 或者，当只有少数非代表性受试者有机会参加调查时，就会出现自愿回答偏见，通常是因为他们是唯一知道这一点的人。

例如，在研究人员进行调查的情况下，样本量至关重要。 为了正确进行调查，您需要确定样本组。 该样本组应包括与调查主题相关的个人。

例如，如果您要进行一项调查，以调查某个厨房清洁剂是否比其他品牌更受欢迎，那么您应该调查大量使用厨房清洁剂的人。 获得100％准确结果的唯一方法是对使用厨房清洁剂的每个人进行调查。 但是，由于这不可行，您将需要调查尽可能大的样本组。

变异性由总体的标准偏差确定； 样本的标准偏差是调查的真实结果与您收集的样本结果之间的距离。 您想调查尽可能大的样本量； 标准偏差越大，结果的准确性就越低，因为较小的样本量将逐渐代表整个总体。

小样本量也会影响调查结果的可靠性，因为这会导致较高的变异性，并可能导致偏差。 偏见最常见的情况是无响应的结果。 当某些主题没有机会参加调查时，就会发生无响应。 例如，如果您在下午2点至下午5点之间打电话给100个人，并询问他们是否觉得自己的日程安排中有足够的空闲时间，则大多数受访者可能会说“是”。 该样本（及其结果）存在偏差，因为大多数工人在这些时间都在工作。

工作中无法接听电话的人与下午可以接听电话的人对调查的回答可能有所不同。 这些人不会被包括在调查中，并且调查的准确性会受到不答复的影响。 您的调查不仅会因时间安排而受苦，而且受试对象的数量也无济于事。

小样本量带来的另一个缺点是自愿回应偏见。 如果您在厨房清洁剂网站上发布了一项调查，那么只有少数人可以访问或了解您的调查，并且参加调查的人很可能会这样做，因为他们对这个主题有强烈的兴趣。 因此，调查结果将偏向反映访问该网站的人的意见。 如果某人在公司的网站上，那么他很可能会支持该公司； 例如，他可能正在寻找该制造商的优惠券或促销。 仅在其网站上发布的调查限制了已经对产品感兴趣的人的参与人数，这导致了自愿回答的偏见。