Kavramsal olarak evren (population), benzer özellikleri taşıyan bireylerin ya da öğelerin oluşturduğu bir bütündür. şöyle de söylenebilir: Evren, araştırma sorununa ilişkin tüm bireyleri ya da öğeleri (insanları, örgütleri, nesneleri, ülkeleri vb.) kapsar. Evrenin büyüklüğüne ilişkin sayısal değer “N” ile gösterilir. Evren bazı kaynaklarda anakütle, kitle, popülasyon ya da nüfus olarak da adlandırılmaktadır. 

Genel anlamıyla örneklem (sample), evren içinden belirli ölçütlere göre seçilen ve evreni temsil etme yeterliğine sahip olduğu varsayılan bir alt gruptur. Örneklemin büyüklüğü “n” ile simgelenmektedir. Örnekleme, evrenden örneklem alma işlemidir. Örneklemin ortalama, standart sapma vb. sayısal değerlerinin belirlenmesine ise istatistik denilmektedir. Başka bir deyişle, buradaki anlamıyla istatistik kavramı, örnekleme ilişkin değerlerdir ve istatistik yoluyla evrene ilişkin değerler anlamındaki parametrelere ulaşılmaya çalışılmaktadır.

Araştırmalarda evrenin tümü üzerinde çalışma olanağı yoksa ya da zorsa örneklem almak uygun bir yaklaşımdır. Örneklem aracılıyla evren hakkındaki bilgilere sahip olunabilmektedir. Örnekleme işleminin gerektiği gibi yapılması, hem maddi hem de manevi kayıpların en az düzeye indirgenmesini sağlamaktadır. Maddi kayıplara zaman, para, işgücü kaybı örnek verilebilir. Manevi kayıplara ise örneklemin doğru seçilmemesi sonucunda cinayet, ayıplanma, kürtaj, taciz, bunalım, töre vb. tartışmalı konularda yaşanabilecek olası etik sıkıntılar, çalışmanın kontrol dışına çıkması, araştırmanın tamamlanamaması ve doğru verilerin toplanamaması gibi  durumlar örnek gösterilebilir. Somut bir durumdan söz etmek gerekirse, yeni bir ilaç türünün denenmesine dayalı araştırmalarda hem örneklem olarak belirlenen deneklerin hem de ilacı kullanacak evrenin sağlığının etkilenmesi gündemde olduğundan örneklemin doğru biçimde seçilmesi yaşamsal öneme sahiptir.

Örnekleme sürecindeki anlamıyla güvenirlik, ölçme işlemine karışan yanılgıların ve hata payının en aza indirilmesidir. Her ölçme işlemi elbette bir miktar hata içerir. Söz konusu hatalar sabit hata, sistemli hata ya da yansız hata olabilir. Sabit hatalar, ölçme aracından kaynaklanırken, sistemli hatalar araştırmacının kendi yanlılığından kaynaklanır. Yansız hatalar ise nedeni bilinmeyen ve meteorolojik durumdan bireyin psikolojik yapısına kadar birçok etmenden kaynaklanabilen hatalardır. Yinelenen ölçümlerde sonuçların fazla değişmemesi açık bir güvenirlik göstergesidir. Başka bir deyişle, güvenirlik düzeyi, ölçmenin kendi içindeki tutarlılığıdır.

Güven aralığı, normal dağılımı oluşturan bir örneklemin hangi olasılıkla hangi değer aralığına düşeceğine ilişkin karardır. Genellikle normal dağılımda standart sapmaya bağlı olarak %68 (ortalama ± 1 standart sapma), %95 (ortalama ± 2 standart sapma) ve %99’luk (ortalama ±3 standart sapma) aralıklar kullanılır. Güven düzeyi ise bir örneklemin ortalamaya göre sahip olduğu konuma ilişkin olasılıktır. Ortalama ±2 standart sapma dikkate alınırsa %95 oranında örneklem bu aralık içinde olacaktır.

Örnekleme hataları, örneklem büyüklüğüne göre evren parametrelerinin ne ölçüde doğru kestiriminin yapılabildiğini göstermektedir. Evrenin ortalaması ile örneklemin ortalaması arasındaki fark örneklem hatasıdır. Örnekleme hatasının azaltılması için örneklem büyüklüğünün artırılması gerekir. Kabul edilebilir örnekleme hatasının belirlenmesi, bir anlamda araştırmacının aldığı örneklemin evreni tam olarak ne ölçüde tanımlayabilmesine ilişkin verdiği karardır. Olasılıklı örneklemede örnekleme hatası hesaplanabilir. Eğer güven düzeyi %95 olarak alınırsa bu durumda her yüz kişiden 95’ine ilişkin örneklem dağılımının ortalaması µ ± 1.96 ortalama standart hata aralığı içinde olacaktır (µ= evren ortalaması). Eğer %95 güven düzeyinde örnekleme hatası %3 olarak belirlenirse, örneklem ortalaması, evren ortalamasından ± 3 değerinden fazla olmaz. Bu parametreler için evrenin ortalaması eğer µ =100 ise örneklemin ortalaması M = 100 ± 3’dür.

Homojenlik ya da türdeşlik kavramı, evrendeki öğelerin birbiriyle olan benzerliği hakkındadır. Evrenin homojenliği arttıkça gerekli örneklem büyüklüğü azalmaktadır çünkü seçilen daha az sayıdaki örneklem evreni temsil edebilmektedir. Ancak sosyal bilimlerde tam anlamıyla homojen bir evren ya da örneklem olması pek olanaklı değildir. Bu yüzden, genel benzerlikler ve eğilimler oluşturulmaya çalışılmaktadır. Homojenlik azaldıkça örneklem sayısının artması şöyle bir örnekle açıklanabilir. Ayran genelde homojen bir yapıya sahip değildir. Bir şişe ayranın yoğunluğuna ilişkin bir araştırmada alınan bir bardak örneklem, evren olarak kabul ettiğimiz şişedeki tüm ayranı temsil etmez. İlk bardak daha sulu, son bardak daha koyudur. Bu nedenle, ayranın yoğunluğunu hesaplayabilmek için tüm bardakların ortalaması alınmalıdır. Hatta şişe çalkalandıktan sonra örneklem alınmalıdır. Ancak bir şişe kola ayrana göre daha homojendir. Bu nedenle, bir şişe koladan alınacak tek bardak örneklem, kolanın yoğunluğunu doğru biçimde yansıtacaktır. Başka bir deyişle, bir bardak kola örneklemi, bir şişeden oluşan evreni doğru biçimde temsil edebilecektir.

Heterojenlik ya da karışıklık, evrendeki öğelerin farklılığıdır. Heterojenliğin olduğu bir yerde değişken sayısı ve gözenek sayısı örneklem büyüklüğünün belirlenmesinde etkilidir. Araştırılacak değişken sayısı arttıkça daha fazla örnekleme gereksinim duyulmaktadır. Tarama modelindeki araştırmalarda kontrol edilemeyen çok sayıda değişken olduğundan deneme türü araştırmalara oranla daha büyük bir örneklem kullanılmalıdır. Değişkenler arasındaki ilişki yüksek ise daha küçük bir örneklem kullanılabilir. Benzer şekilde, farklı tabakalara ya da özelliklere sahip olan bir evren, genelde heterojen olup örneklemin evreni temsil edebilmesi ve normal dağılıma yaklaşılabilmesi için görece daha büyük olması gerekmektedir. 

Evrenden örneklem alınırken rastgele hareket edilmez. Bu konuda araştırmacıların kullanabileceği bazı yöntemler vardır. Ancak tüm örnekleme yöntemlerinin temeli örneklemenin olasılıklı ya da olasılıksız yapılmasıdır. Burada olasılık kavramından anlaşılması gereken şey, evrendeki her bireyin örnekleme girebilme ve dolayısıyla örneklemin evreni doğru olarak temsil etme şansıdır. Araştırmanın amacı, evrenin büyüklüğü, evrendeki dağılımın türdeşliği, araştırma için öngörülen süre, sahip olunan kaynaklar ve olanaklar gibi etmenler olasılıklı ya da olasılıksız örnekleme yöntemlerinin seçilmesinde etkilidir.

Olasılıklı örnekleme yapılırken örneklemin evreni temsil etme olasılığına dikkat edilir çünkü örneklemden elde edilen veriler aracılığıyla evrene ilişkin parametreler kestirilmeye çalışılır. Bunun için evrendeki tüm bireylerin ya da öğelerin örnekleme seçilme şansının eşit olması gerekir. Olasılıklı örneklemede seçme işlemi rastlantısal olduğundan yanlılık ve seçmeye ilişkin örnekleme hatasının en az düzeyde olması hedeflenmektedir. Ayrıca, olasılıklı örneklemede örnekleme hatası hesaplanabilir. Olasılıklı örnekleme yaparken yansız örnekleme, sistematik örnekleme, küme örnekleme ve tabakalı örnekleme yöntemleri kullanılabilir.

Olasılıksız örnekleme, araştırma açısından önemli olan belirli bir ölçüte dayanarak örneklem alınmasıdır. Bu tür örneklemeler çoğu zaman araştırmacının görüşlerine ve kararlarına dayandığından bunlara “yargısal örnekleme” ya da “rastlantısal olmayan örnekleme” de denilmektedir. Olasılıksız örneklemede evreni temsil etme kaygısı taşınmaz. Olasılıklı örneklemeden farklı olarak, evren parametrelerini belirlemek değil örneklemin amaç doğrultusundaki verilerini derinlemesine çözümleme çabası baskındır. Gelişigüzel örnekleme, amaçlı örnekleme, kota örneklemesi, kartopu örnekleme, kolaylı örnekleme ve gönüllü örnekleme bunlara örnektir. Ayrıca, çok düzeyli örnekleme vardır ki o da hem olasılıklı hem de olasılıksız örnekleme yöntemlerini içerebilen karma bir yönteme dayanmaktadır.

Bu örnekleme tekniğinde evrendeki tüm bireylerin örnekleme girebilme şansının  eşit ve birbirinden bağımsız olması gerekir. Bu teknik; tesadüfî örnekleme, rastsal örnekleme, basit raslantısal örnekleme, yalın raslantılı örnekleme gibi isimlerle de anılmaktadır. Yansız örneklemeyi doğru yapabilmek için evreni ve özelliklerini iyi tanımak gerekir. Bazı yansız örnekleme teknikleri olarak piyango yaklaşımı ve yansız sayılar çizelgesini kullanma gösterilebilir. Yansız örneklemede evreni tanımanın önemi ya da gereği bir örnek üzerinden şöyle açıklanabilir. Internet kullanıcılarıyla ilgili bir araştırmada Türkiye’de evine Internet bağlatan tüm abonelerin örneklem olarak alınması yanlış bir örneklemedir. Böyle bir örnekleme yapıldığında, ev aboneleri dışında Internet kafelerde ve işyerlerinde Internet kullanan ya da cep telefonundan Internete bağlanan kişiler örneklem dışında bırakıldığından burada yansız örneklemeden söz edilemez.

Bu teknik, evrenin kaç bireyden oluştuğu biliniyorsa kullanılmaktadır. Uygulamada sırasıyla şu adımlar izlenmektedir: Önce evrenin büyüklüğüne ve araştırmanın amacına dayanarak örneklemin kaç bireyden oluşacağı kararlaştırılır. Ardından evrenin  büyüklüğü örneklem büyüklüğüne bölünerek aralık genişliği saptanır. Bundan sonraki adım, aralık genişliğinden küçük olacak şekilde rastgele bir sayının belirlenmesidir. Son olarak, belirlenen sayıdan başlayıp her seferinde aralık genişliği kadar atlayarak kimlerin örnekleme gireceğine karar verilir.

Örneklemin içinde tabakalar ya da katmanlar (strata) vardır. O yüzden bu tekniğe “katmanlı örnekleme” de denilmektedir. Bu tabakalar genelde demografik özelliklere (yaş, cinsiyet vb.) bağlı olarak oluşturulur. Tabakayı belirlerken kendi içinde benzeşme, diğer tabaka ile farklılaşma ölçüt alınmalıdır. Cinsiyet, yaş grubu, eğitim durumu, sosyo-ekonomik düzey gibi tabakalar oluşturulabilir. Bu tabakaları dikkate almadan örneklem seçimi yapılması, doğru verilerin toplanmasını güçleştirecektir. Bu nedenle, araştırma sonuçlarını etkileyebilecek her katman için ayrı örnekleme yapılması gerekmektedir. Böylece, evren ile örneklemin benzeşikliği sağlanarak örneklemin evreni temsil gücü artırılmış olur. Ancak tabaka sayısının artması her tabaka için yeterli sayıda bireyin alınmasını gerektireceğinden örneklemeyi zorlaştırır. Bu noktadan hareketle, yalnızca en önemli özelliklerin tabaka olarak belirlenmesinde yarar vardır. Örneğin, gelir güzeyine dayalı olarak yapılan bir araştırmada evrende %60 düşük, %30 orta, %10 yüksek gelir düzeyinden birey varsa alınan örneklem de benzer oranları içermelidir.

Araştırmacının kendi hedefi doğrultusunda evrenden seçim yaparak örneklemi belirlemesidir. Örneklem belirlenirken araştırma sorununa en uygun olan öğelerin seçimine özen gösterilir. Örneklem belirli bir amaç doğrultusunda belirlendiğinden evreni temsil etme gücü azalır. Bu durumda yalnızca araştırma amacına ve seçilen örnekleme göre sonuçların yorumlanması doğru olacaktır. Örneğin, iş kazalarına ilişkin bir araştırmada ölümlü ya da yaralanmalı kazaların pek yaşanmadığı gıda sektörü yerine daha çok kazanın yaşandığı ağır sanayiden ve en ciddi kazaların yaşandığı fabrikaların ilgili birimlerindeki çalışanlardan örneklem alınması amaçlı örneklemedir. Burada önemli olan nokta, örnekleme alınan her bireyin araştırmanın amaçları açısından özellikli olmasıdır.

Bu tekniğe çoğu zaman “dedektif yaklaşımı” da denilmektedir. Araştırma konusuna ilişkin örneklemin başlangıçta belirsiz olduğu durumlar için özellikle uygun bir örnekleme tekniğidir. Bir noktadan başlayarak yeni bilgilere ve yeni kitlelere ulaşılır. Başlangıçta örnekleme seçilen bireylerden toplanan bilgiler ya da sağlanan yardımla başka bireylere ulaşılır ve onlar da örnekleme katılarak veri toplama işlemine devam edilir. Kartopunun yuvarlanarak büyümesi gibi gittikçe genişleyen bir örneklem söz konusudur. Araştırmanın başında belirsiz olan örneklem, ulaşılan bilgiler sayesinde gittikçe belirginleşir ve katılımcı sayısı artar. Örneklemin belirlenmesi; ulaşılabilen bireylerin bilgisine, deneyimine, tercihine, olanaklarına vb.bağlı olduğundan kartopu yaklaşımı çeşitli yanlılıklar içerir. Kuşkusuz, araştırma sonuçları da bundan etkilenir. Bir örnek vermek gerekirse, ünlü bir sanatçının yaşamını ve yapıtlarını inceleyen bir araştırmacı bu teknik yoluyla topladığı bilgileri kullanıp tezini tamamlayabilir ya da söz konusu sanatçının biyografisini yazabilir.

Bilimsel araştırmalarda evrenin boyutları ve örneklemin büyüklüğü uygun bir betimlemeyle belirtilmelidir. Örneklem evreni temsil etmek zorunda olduğu için bu koşulu karşılayacak büyüklükte olmalıdır. Temel amaç örneklem istatistikleri ile evren parametreleri arasında uyumu yakalamaktır. Ancak her zaman evrene ilişkin parametreler ile örneklemden elde edilen istatistikler arasında biraz fark olacaktır. Bu farka örnekleme hatası denilmektedir. Örneklem büyüklüğü belirlenirken ne ölçüde örnekleme hatasına izin verilebileceği önemlidir. Örneklem büyüklüğü belirlenirken dikkat edilmesi gereken öğeler araştırma olanakları, evrenin niteliği, araştırılan özelliklerin dağılımı, örnekleme yöntemi, örnekleme hatasına gösterilen tolerans ve güven düzeyi olarak sınıflandırılmıştır.

Araştırmalarda “evren hakkında genelleme yapabilmek için örneklem büyüklüğü ne olmalıdır?” sorusu mutlaka araştırmacının düşünmesi gereken bir konudur. Hangi büyüklükte bir örneklem kullanarak evren hakkında yorumlar yapılabileceği sürekli ve süreksiz değişkenler bağlamında hesaplanabilir. Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında evreni temsil edebilecek ve istatistiksel hesaplamalar için yeterli olacak en az örneklem büyüklüğünün belirlenmesi hedeflenir. Çok büyük  ya da çok küçük miktarda örneklem ile evreni temsil etme yeterliğine sahip olmayan örnekleme dayalı çözümlemeler ya alfa (Tip I hata-a) ya da beta (Tip II hata-b) hatalarının yapılmasına neden olur. Alfa hatasında doğru olmasına karşın hipotezin yanlış olduğu sonucuna ulaşılmaktadır. Beta hatasında ise hipotez yanlış olmasına karşın sonuçta doğru olarak kabul edilmektedir. Alfa hatası testin güvenirliği, beta hatası ise testin gücüyle ilişkilidir. Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında; örnekleme hatasına gösterilen tolerans (kabul edebilebilir yanılgı), rastgele hatayı betimleyen alfa (Tip I hata-a) katsayısı ve evrenin varyansı belirleyicidir. Araştırmacının kabul edebileceği yanılgı payı genelde kategorik değişkenler için %5, sürekli değişkenler için %3 olarak alınabilir. Alfa düzeyi ise anlamlılık düzeyi olarak da anılmakta olup genellikle .05 olarak kabul edilir. Eğer sonuçların mali riskler ya da insan yaşamını ilgilendiren ciddi riskler taşıması öngörülüyorsa alfa düzeyi .01 olarak alınabilir. Evrenin varyansının bilinmemesi ise sosyal bilimlerdeki araştırmalarda bu konuda en çok sıkıntı yaşanan noktadır. Bu sorunun çözümünü kolaylaştırabilmek için evrenin parametrelerinin belirlendiği önceki çalışmalardan ve pilot uygulamalardan yararlanarak evren hakkında kestirimler yapılabilir. Örneklem büyüklüğünün hesaplanmasında göz önünde bulundurulması gereken önemli bir başka konu verilerin geri dönüş oranıdır. Bu oran dikkate alınarak hesaplanan örneklem büyüklüğünün artırılması gereklidir. Örneğin, posta yoluyla gönderilen bir veri toplama aracının tahmini dönüş oranı genellikle düşüktür. Geri dönüş oranı %25 olduğunda ve araştırmada 80 kişilik bir örneklem gerektiğinde 320 kişiden oluşan bir örnekleme veri toplama aracının gönderilmesi uygun olacaktır.

Örneklem seçmeden önce araştırmacının evreni çok iyi incelemesi ve ilgili boyutlar açısından evrenin genel durumunu öğrenmesi gerekmektedir. Evreni yeterince tanımayan bir araştırmacı hem gerekli örnekleme tekniğine karar veremez hem de uygun örneklemi aldığından emin olamaz; dolayısıyla seçilen örneklemin evren ile uyumluluğunu da tam tartışamaz. Buradan hareketle denilebilir ki, araştırmacılar evren hakkında gerekli bilgileri edinmeden örneklem almamalıdırlar.

Birçok araştırmacı, araştırmanın amacına ya da desenine uygun düşmeyen tekniklerle örnek almaktadır. Örneğin, tam deneysel bir araştırmada deneklerin uygulama gruplarına yansız olarak atanması gerekmektedir. Buna karşılık, deneysel bazı çalışmalarda küme örnekleme tekniği kullanılmaktadır. Oysa öteki tüm koşullar tümüyle aynı olsa bile yalnızca deneklerin gruplara yansız atanmaması araştırmayı yarı-deneysel bir çalışmaya dönüştürmektedir. Bu nedenle, araştırmacılar kendi çalışmalarının amaçlarına ve desenlemesine uygun örnekleme tekniğini seçerken özenli davranmalıdırlar.