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एक प्रतिनिधि नमूना उस सांख्यिकीय आबादी को ठीक से प्रतिनिधित्व करता है, जिसे से चुना जाता है, जबकि समूह के सदस्यों की पहुंच और समूह में भाग लेने की इच्छा के कारण एक सुविधाजनक नमूना चुना जाता है।

दोनों नमूना तकनीकों के अपने फायदे हैं, लेकिन ये इन फायदों का सबसे अधिक उपयोग करने के लिए आम तौर पर विभिन्न प्रकार के अध्ययनों में उपयोग किए जाते हैं। सुविधा का नमूना एक त्वरित, सस्ती तरीका है और आम तौर पर पायलट अध्ययन में प्रयोग किया जाता है जब शोधकर्ताओं को रुझान या घटनाओं पर सामान्य डेटा इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है। हालांकि, रुझानों और चक्रों का विश्लेषण करने के लिए आंकड़े का उपयोग करते समय, अर्थशास्त्री बड़े पैमाने पर जनसंख्या के बारे में सांख्यिकीय अनुमानों को बनाने के लिए सुविधा नमूने पर भरोसा नहीं कर सकते। ऐसी तकनीकें नमूने नहीं उत्पन्न करती हैं जो नमूने को चुना जाता है, जिसमें उच्च आबादी वाला नमूनाकरण पूर्वाग्रह का पर्याप्त रूप से आबादी का प्रतिनिधित्व करता है।

नमूना में तीन बुनियादी विशेषताएं नमूनाकरण पूर्वाग्रह की संभावना को कम करते हैं और अर्थशास्त्रियों को नमूना विश्लेषण या अध्ययन से प्राप्त परिणामों से सामान्य आबादी के बारे में और अधिक आत्मविश्वास के बारे में जानकारी देने की अनुमति देते हैं। ऐसे नमूनों का अध्ययन किया गया चयनित जनसंख्या का प्रतिनिधि होना चाहिए। उन्हें बेतरतीब ढंग से चुना जाना चाहिए, जिसका अर्थ है कि बड़ी आबादी के प्रत्येक सदस्य को चुना जाने की एक समान संभावना है, और उनके पास काफी बड़ा होना चाहिए ताकि नतीजे नहीं निकल सकें। नमूना समूह का इष्टतम आकार एक निष्कर्ष बनाने के लिए आवश्यक आत्मविश्वास की सटीक डिग्री पर निर्भर करता है।

अध्ययन की आबादी की तुलना में छोटे सभी नमूनों में कुछ डिग्री नमूनाकरण त्रुटि होती है नमूनाकरण त्रुटि की बहुत बड़ी संख्या से बचने के लिए, शोधकर्ताओं को नमूने में त्रुटियों से बचना चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि किसी विश्वविद्यालय में एक शोधकर्ता अपने देश के विश्वविद्यालय के छात्रों के बीच एक निश्चित आर्थिक प्रवृत्ति का अध्ययन कर रहा था, तो अपने विशिष्ट विश्वविद्यालय के छात्रों का एक नमूना चुनने के लिए पूरी जनसंख्या का प्रतिनिधित्व नहीं होगा, जो बेतरतीब ढंग से चुना गया है या काफी बड़ा है। नतीजतन, यह पक्षपातपूर्ण परिणामों में परिणामस्वरूप होगा जो महंगा साबित हो सकता है