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サンプルサイズは、統計分析に使用される母集団の小さな割合です。たとえば、選挙で特定の人に何人が投票するかを把握する場合、米国のすべての人に投票の好みを尋ねることは（財政的または物流的に）不可能です。代わりに、母集団の小さなサンプルが取得されます。サンプルサイズは数百に等しい場合もあれば、数千に等しい場合もあります。すべては、母集団サンプルにどのような特性を持たせたいか、および結果をどの程度正確にしたいかに依存します。
低サンプリング誤差
（全員に質問するのではなく）母集団のサンプルをポーリングするたびに、「真の」統計とは少し異なる統計を取得します。これはサンプリングエラーと呼ばれ、多くの場合パーセンテージポイントとして表されます。たとえば、投票はプラスまたはマイナスの「10ポイント」になる場合があります。言い換えれば、投票者が55％の人が特定の候補にプラスまたはマイナス10ポイント投票することを発見した場合、彼らは実際に45〜65％がその候補に投票すると言っています。良いサンプルは、サンプリングエラーが少ない（1つまたは2つのポイント）。
高信頼レベル
信頼レベルは、母集団をサンプリングする頻度が高いほど、データはベル曲線に似ているという理論に基づいています。信頼レベルは、「90％の信頼レベル」などのパーセンテージで表されます。信頼レベルが高いほど、研究者は自分のデータが釣鐘曲線のように見えることを確信します。99％の信頼レベルが望ましく、90％（またはそれ以下）の信頼レベルよりも良い結果が得られる可能性があります。
変動度
変動の程度とは、人口がどれほど多様であるかを指します。たとえば、ヘルスケアに関するすべての政党の世論調査は、単一の政党の単純な世論調査よりも応答のより広範な変動をもたらす可能性があります。示された割合が高いほど、変動性のレベルは大きくなり、0.5が最高の（そしておそらく、望ましくない）値になります。小さいサンプルの場合、ばらつきの程度を低くしたいでしょう（たとえば、.2）。