תוֹכֶן
גודל מדגם הוא אחוז קטן מהאוכלוסייה המשמש לניתוח סטטיסטי. לדוגמה, כשמגלים כמה אנשים יצביעו עבור אדם מסוים בבחירות, אי אפשר (כלכלית או לוגיסטית) לשאול כל אדם בארצות הברית לגבי העדפת ההצבעה שלהם. במקום זאת, נלקח מדגם קטן מהאוכלוסייה. גודל המדגם יכול להיות שווה למאות בודדות, או שזה יכול להיות שווה לאלפים בודדים. הכל תלוי באילו מאפיינים אתה רוצה שאותו מדגם אוכלוסיה יהיה, וכמה מדויק אתה רוצה שהתוצאות שלך יהיו.
שגיאת דגימה נמוכה
בכל פעם שאתה סקר מדגם של אוכלוסייה (בניגוד לשאול את כולם), אתה הולך לקבל כמה נתונים סטטיסטיים ששונים מעט מהסטטיסטיקה ה"אמיתית ". זה נקרא שגיאת דגימה, והוא מתבטא לעתים קרובות כאחוזי אחוז. לדוגמה, סקר יכול להיות פלוס מינוס "עשר נקודות." במילים אחרות, אם סוקרת תגלה כי 55 אחוז מהאנשים יצביעו למועמד מסוים, פלוס מינוס עשר נקודות, הם באמת אומרים שאיפשהו בין 45 ל 65 אחוז יצביעו למועמד זה. לדוגמה טובה תהיה שגיאת דגימה נמוכה (נקודה או שתיים).
רמת אמון גבוהה
רמת הביטחון מבוססת על התיאוריה שככל שאתה מדגם אוכלוסייה לעתים קרובות יותר, כך הנתונים דומים לעיקול פעמון. רמות הביטחון מבוטאות כאחוז, כמו "רמת ביטחון של 90 אחוז." ככל שרמת הביטחון גבוהה יותר, כך חוקר בטוח יותר כי הנתונים שלו נראים כמו עקומת פעמון: רמת ביטחון של 99 אחוז רצויה וסביר להניח שיש תוצאות טובות יותר מרמת ביטחון של 90 אחוז (או נמוכה יותר).
דרגת השונות
מידת השונות מתייחסת עד כמה אוכלוסייה מגוונת. לדוגמה, סקר של כל המפלגות הפוליטיות הנוגעות לטיפול בבריאות עשוי לגרום לשונות רחבה יותר בתגובות מאשר בסקר פשוט של מפלגה יחידה. ככל שהפרופורציה המוצהרת גבוהה יותר, כך רמת השונות גבוהה יותר, כאשר .5 הוא הערך הגבוה ביותר (ואולי הפחות רצוי). עבור דגימות קטנות יותר, תרצה לראות דרגה נמוכה של שונות (למשל .2).