Una muestra puede consistir en dos o más elementos que han sido seleccionados de la población. El tamaño más bajo posible para una muestra es de dos y el más alto sería igual al tamaño de la población. Hay varias formas de seleccionar una muestra de una población. Teóricamente, seleccionar una «muestra aleatoria» es la mejor manera de lograr inferencias precisas sobre la población. Este tipo de muestras también se denominan muestras de probabilidad, ya que cada elemento de la población tiene la misma oportunidad de ser incluido en una muestra.

La población es la base de las muestras. Cualquier conjunto de objetos en el universo puede ser una población, según la declaración del estudio. En general, una población debe ser relativamente grande en tamaño y difícil de inferir algunas características al considerar sus elementos individualmente. Las medidas a investigar en la población se denominan parámetros. En la práctica, los parámetros se estiman utilizando estadísticas que son las mediciones relevantes de la muestra.

La relación entre la muestra y la población es que la población puede existir sin una muestra, pero la muestra no puede existir sin la población. Este argumento prueba además que una muestra depende de una población, pero curiosamente, la mayoría de las inferencias de población dependen de la muestra. El objetivo principal de una muestra es estimar o inferir algunas mediciones de una población lo más precisas posible. Se puede inferir una mayor precisión del resultado general obtenido de varias muestras de la misma población en lugar de una sola muestra.

Es crucial saber que, cuando aumenta el tamaño de la muestra, también aumenta la precisión de la estimación del parámetro de población.