Asas Pemilihan Sampel merujuk kepada metodologi yang digunakan untuk memilih individu atau unit daripada populasi yang lebih besar untuk dimasukkan ke dalam sesuatu kajian atau tinjauan. Proses ini dikategorikan kepada dua jenis utama: persampelan kebarangkalian, di mana setiap unit mempunyai peluang yang diketahui dan bukan sifar untuk dipilih melalui kaedah rawak, dan persampelan bukan kebarangkalian, di mana kebarangkalian pemilihan tidak diketahui atau tidak dapat dikira.
Dalam praktiknya, pemilihan asas ini memberi kesan kepada kebolehpercayaan dan ketepatan penemuan. Sampel kebarangkalian biasanya lebih diutamakan untuk membuat inferens yang tepat mengenai populasi sasaran kerana ia membolehkan penyelidik menilai ketepatan anggaran mereka. Sebaliknya, kaedah bukan kebarangkalian, yang kadangkala dipanggil persampelan bertujuan, sering kali lebih mudah dan kurang mahal untuk dijalankan tetapi membawa risiko bias yang lebih tinggi kerana ia kekurangan kawalan ke atas kerepresentatifan sampel.
Apabila mereka bentuk sesuatu kajian, penyelidik juga mesti mempertimbangkan bilangan pemboleh ubah yang digunakan sebagai asas untuk analisis. Sebagai contoh, dalam penyelidikan segmentasi, penganalisis sering memerlukan bilangan responden yang khusus bagi setiap pemboleh ubah asas untuk memastikan hasil yang mantap. Jika sesuatu kajian menggunakan dua puluh pemboleh ubah asas yang berbeza, penyelidik mungkin memerlukan saiz sampel yang jauh lebih besar untuk mengekalkan kuasa statistik yang diperlukan bagi membandingkan perbezaan antara segmen dengan berkesan.