Como referido acima na secção Estimativa, a inferência estatística é o processo de utilizar dados de uma amostra para fazer estimativas ou testar hipóteses sobre uma população. O campo dos métodos de inquérito por amostragem diz respeito a formas eficazes de obter dados por amostragem. Os três tipos mais comuns de inquéritos por amostragem são inquéritos por correio, inquéritos telefónicos e inquéritos pessoais por entrevista. Todos eles envolvem o uso de um questionário, para o qual existe um grande corpo de conhecimento sobre o fraseado, seqüenciamento e agrupamento de perguntas. Existem outros tipos de inquéritos por amostragem que não envolvem um questionário. Por exemplo, a amostragem de registros contábeis para auditorias e o uso de um computador para amostragem de uma grande base de dados são inquéritos por amostragem que utilizam a observação direta das unidades amostradas para coletar os dados.
Um objetivo no desenho de inquéritos por amostragem é obter uma amostra representativa da população para que se possam fazer inferências precisas. O erro amostral é a diferença entre um parâmetro populacional e uma estatística amostral utilizada para estimar o mesmo. Por exemplo, a diferença entre uma média populacional e uma média amostral é um erro de amostragem. O erro de amostragem ocorre porque uma parte, e não a população inteira, é pesquisada. Os métodos de amostragem de probabilidade, onde a probabilidade de cada unidade que aparece na amostra é conhecida, permitem que os estatísticos façam declarações de probabilidade sobre o tamanho do erro de amostragem. Os métodos de amostragem de não-probabilidade, que são baseados na conveniência ou julgamento e não na probabilidade, são frequentemente utilizados para obter vantagens de custo e tempo. Entretanto, deve-se ser extremamente cuidadoso ao fazer inferências a partir de uma amostra de não-probabilidade; se a amostra é representativa ou não, depende do julgamento dos indivíduos que desenham e conduzem a pesquisa e não de princípios estatísticos sólidos. Além disso, não há uma base objetiva para estabelecer limites no erro de amostragem quando uma amostra de não probabilidade foi utilizada.
As pesquisas de sondagem mais governamentais e profissionais empregam amostragem de probabilidade. Geralmente pode ser assumido que qualquer pesquisa que relata uma margem de erro positiva ou negativa tenha sido realizada usando amostragem de probabilidade. Os estatísticos preferem métodos de amostragem probabilística e recomendam que eles sejam usados sempre que possível. Uma variedade de métodos de amostragem probabilística está disponível. Alguns dos mais comuns são revistos aqui.
Amostras aleatórias simples fornecem a base para muitos métodos de amostragem de probabilidade. Com a amostragem aleatória simples, cada amostra possível de tamanho n tem a mesma probabilidade de ser selecionada. Este método foi discutido acima na seção Estimação.
Amostras aleatórias simples estratificadas é uma variação da amostragem aleatória simples na qual a população é dividida em grupos relativamente homogêneos chamados estratos e uma amostra aleatória simples é selecionada a partir de cada estrato. Os resultados dos níveis de estratificação são então agregados para se fazer inferências sobre a população. Um benefício secundário desse método é que também podem ser feitas inferências sobre a subpopulação representada por cada nível de estratificação.
Amostras de cluster envolve a partição da população em grupos separados, chamados clusters. Ao contrário do caso da amostragem aleatória simples estratificada, é desejável que os clusters sejam compostos por unidades heterogêneas. Na amostragem de clusters de estágio único, uma amostra aleatória simples de clusters é selecionada, e os dados são coletados de cada unidade nos clusters amostrados. Na amostragem de clusters em duas etapas, uma amostra aleatória simples de clusters é selecionada e, em seguida, uma amostra aleatória simples é selecionada a partir das unidades em cada cluster amostrado. Uma das principais aplicações da amostragem de clusters é chamada de amostragem de área, onde os clusters são condados, cidades, blocos de cidades ou outras seções geográficas bem definidas da população.