นักวิจัยใช้วิธีการป้องกันหลายอย่างเพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างแบบสุ่มอย่างถูกต้องแสดงถึงประชากรที่มีขนาดใหญ่ พวกเขาใช้กระบวนการคัดเลือกที่ทำให้การสุ่มตัวอย่างเป็นสิ่งสำคัญยิ่งและด้วยเหตุนี้จึงช่วยลดความลำเอียงที่เลือกได้ นักวิจัยมั่นใจว่าพวกเขามีรายละเอียดครบถ้วนและถูกต้องของประชากรทั้งหมดที่กำลังศึกษาอยู่ก่อนที่จะเลือกใช้ตัวอย่างแบบสุ่ม มิฉะนั้นพวกเขาเลือกใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่ไม่ต้องใช้เงื่อนไขนี้ พวกเขามั่นใจว่าตัวอย่างของพวกเขามีขนาดใหญ่พอที่จะกำจัดข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างที่มาจากการมีขนาดตัวอย่างน้อยเกินไป
ตัวอย่างแบบสุ่มให้วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติกับประชากรกลุ่มใหญ่โดยไม่ต้องศึกษาสมาชิกทุกคน ตัวอย่างเช่นสมมติว่านักวิจัยต้องการทำการศึกษาเกี่ยวกับนักเรียนชายทั้งหมดที่ UCLA สิ่งนี้นำเสนอความท้าทายโดยธรรมชาติเนื่องจาก UCLA เป็นโรงเรียนขนาดใหญ่และการประเมินผลผู้ชายทุกคนต้องใช้เวลามากโดยไม่ต้องพูดถึงสิ่งที่ไม่จำเป็นซึ่งมีให้เลือกหลายวิธี
สำหรับวิธีการคัดเลือกใด ๆ ในการทำงานนักวิจัยต้องสามารถหารายชื่อประชากรทั้งหมดได้อย่างถูกต้องและละเอียดถี่ถ้วน ถ้าเป็นไปไม่ได้การสุ่มตัวอย่างแบบง่ายไม่สามารถทำได้และต้องเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างอีก สำหรับประชากรจำนวนมากเช่นตัวอย่างของ UCLA ผู้ชายสามารถดูรายการที่สมบูรณ์ได้ เมื่อเป็นกรณีนี้นักวิจัยมักเลือกแบบสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเนื่องจากใช้งานง่าย
ข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างกลายเป็นปัญหาที่มีขนาดตัวอย่างที่เล็กมากเมื่อเทียบกับประชากรที่มีขนาดใหญ่ สำหรับกลุ่มตัวอย่างของ UCLA ผู้ชายที่เป็นตัวแทนสาขาวิชาของสาขาวิชาควรมีสัดส่วนเหมือนกันกับประชากรที่มีขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามหากขนาดของกลุ่มตัวอย่างมีเพียง 20 ก็สามารถจบลงด้วยสาขาวิชาทางด้านมนุษยศาสตร์ได้ถึง 15 สาขาหรือมากกว่านั้นเช่นเดียวกับการพลิกคว่ำเหรียญ 20 เหรียญหรือมากกว่านั้นข้อผิดพลาดในการสุ่มตัวอย่างเหล่านี้ลดลงด้วยขนาดตัวอย่างที่ใหญ่กว่า เหรียญพลิกสามร้อยเหรียญอาจให้ผลผลิตใกล้เคียงกับหัว 50% ในขณะที่ขนาดตัวอย่างของ 300 คนที่วิทยาลัยจะต้องแน่ใจว่าผลิตผลงานที่มีความหลากหลายของวิชาเอก ตัวอย่างขนาดใหญ่ช่วยให้แน่ใจได้ว่าจะมีตัวอย่างที่เป็นตัวแทน