Sampel ialah subset yang lebih kecil dan boleh diurus daripada populasi yang lebih besar yang digunakan untuk menjalankan penyelidikan atau analisis statistik. Oleh sebab mengukur setiap ahli individu dalam populasi yang besar selalunya terlalu mahal, memakan masa, atau mustahil secara fizikal, penyelidik bergantung pada subset ini untuk membuat kesimpulan yang bermakna tentang keseluruhan kumpulan.
Untuk berfungsi dengan berkesan, sampel mesti mewakili ciri-ciri dan kualiti keseluruhan populasi dengan tepat. Penyelidik sering menggunakan kaedah pemilihan rawak untuk menghapuskan bias, memastikan bahawa penemuan daripada kumpulan yang lebih kecil boleh diproyeksikan dengan andal kepada populasi yang lebih besar. Teknik statistik seperti hukum bilangan besar dan teorem had tengah menyediakan asas matematik yang membolehkan inferens ini sah.
Sebagai contoh, jika seorang penganalisis ingin memahami prestasi 200,000 peserta peperiksaan CFA, mereka mungkin memilih kumpulan rawak 1,000 peserta. Dengan mengira skor purata kumpulan yang lebih kecil ini, penganalisis boleh menganggarkan prestasi keseluruhan populasi. Jika sampel dipilih dengan betul dan cukup besar, skor purata 1,000 peserta harus mencerminkan dengan tepat purata semua 200,000 peserta peperiksaan.