ในทางสถิติกรอบการสุ่มตัวอย่างคือแหล่งข้อมูลหรืออุปกรณ์ที่ใช้ในการสุ่มตัวอย่าง^{[ 1 ]}เป็นรายการของบุคคลทั้งหมดในประชากรที่สามารถสุ่มตัวอย่างได้ และอาจรวมถึงบุคคล ครัวเรือน หรือสถาบัน^{[ 1 ]}

^{Jessen [ 2 ]}และ Salant และ Dillman ^{[ 3 ]}เน้นย้ำถึงความสำคัญของกรอบการสุ่มตัวอย่าง

ในสถานการณ์จริงหลายๆ สถานการณ์ กรอบการสำรวจเป็นเรื่องของทางเลือกสำหรับผู้วางแผนการสำรวจ และบางครั้งก็เป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่ง [...] การสำรวจที่มีคุณค่ามากบางอย่างไม่ได้เกิดขึ้นเลยเนื่องจากขาดกรอบการสำรวจที่ชัดเจน ในขณะที่บางอย่างก็จบลงด้วยความหายนะหรือความคลุมเครือเนื่องจากกรอบการสำรวจที่ผิดพลาด

แนวคิดที่ครอบคลุมกว่าเล็กน้อยของกรอบการสุ่มตัวอย่าง ได้แก่กรอบการสุ่มตัวอย่างตามพื้นที่ซึ่งองค์ประกอบมีลักษณะทางภูมิศาสตร์ กรอบการสุ่มตัวอย่างตามพื้นที่อาจมีประโยชน์ เช่น ในสถิติการเกษตร เมื่อไม่มีสำมะโนการเกษตรที่เหมาะสมและเป็นปัจจุบัน ในการสำรวจด้านสิ่งแวดล้อมกรอบการสุ่มตัวอย่างตามพื้นที่อาจเป็นทางเลือกเดียวที่มีอยู่

ในกรณีที่ตรงไปตรงมาที่สุด เช่น เมื่อต้องจัดการกับวัสดุชุดหนึ่งจากการผลิต หรือใช้สำมะโนประชากรก็สามารถระบุและวัดสิ่งของทุกชิ้นในประชากรและรวมสิ่งของใดๆ ก็ได้ในตัวอย่างของเรา ซึ่งเรียกว่าการสุ่มตัวอย่างองค์ประกอบโดยตรง^{[ 1 ]} อย่างไรก็ตาม ในหลายกรณีอื่นๆ วิธีนี้เป็นไปไม่ได้ ไม่ว่าจะเป็นเพราะมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไป (การเข้าถึงพลเมืองทุกคนในประเทศ) หรือเป็นไปไม่ได้ (การเข้าถึงมนุษย์ทุกคน ที่ยังมีชีวิตอยู่)

เมื่อกำหนดกรอบแล้ว มีหลายวิธีในการจัดระเบียบกรอบนั้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล ในขั้นตอนนี้ นักวิจัยควรตัดสินใจว่ากลุ่มตัวอย่างนั้นจะเป็นประชากรทั้งหมดหรือไม่ และหากเป็นเช่นนั้นก็จะเป็นการสำรวจ สำมะโนประชากร

รายการนี้ควรอำนวยความสะดวกในการเข้าถึงหน่วย ตัวอย่างที่เลือกไว้ ด้วย กรอบอาจให้ 'ข้อมูลเสริม' เพิ่มเติมเกี่ยวกับองค์ประกอบต่างๆ เมื่อข้อมูลนี้เกี่ยวข้องกับตัวแปรหรือกลุ่มที่สนใจ อาจใช้เพื่อปรับปรุงการออกแบบการสำรวจ แม้ว่าจะไม่จำเป็นสำหรับการสุ่มตัวอย่างแบบง่าย แต่กรอบการสุ่มตัวอย่างที่ใช้สำหรับเทคนิคการสุ่มตัวอย่างขั้นสูงกว่า เช่นการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นอาจมีข้อมูลเพิ่มเติม (เช่นข้อมูลทางประชากรศาสตร์ ) ^{[ 1 ]}ตัวอย่างเช่น ทะเบียนผู้มีสิทธิเลือกตั้งอาจรวมถึงชื่อและเพศ ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อให้แน่ใจว่าตัวอย่างที่นำมาจากกรอบนั้นครอบคลุมหมวดหมู่ทางประชากรศาสตร์ที่สนใจทั้งหมด (บางครั้งข้อมูลเสริมอาจไม่ชัดเจนนัก ตัวอย่างเช่น หมายเลขโทรศัพท์อาจให้ข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับสถานที่ตั้ง)

กรอบการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมจะมีคุณสมบัติดังต่อไปนี้: ^{[ 1 ]}

• หน่วยทั้งหมดมีตัวระบุเชิงตรรกะและตัวเลข
• สามารถค้นหาหน่วยงานทั้งหมดได้ โดยมีข้อมูลติดต่อ ตำแหน่งบนแผนที่ หรือข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
• โครงสร้างถูกจัดเรียงอย่างเป็นระบบและมีเหตุผล
• กรอบนี้มีข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหน่วยต่างๆ ซึ่งช่วยให้สามารถใช้กรอบการสุ่มตัวอย่างขั้นสูงยิ่งขึ้นได้
• องค์ประกอบทุกส่วนของประชากรเป้าหมายปรากฏอยู่ในกรอบภาพ
• องค์ประกอบทุกส่วนของประชากรปรากฏอยู่ในเฟรมเพียงครั้งเดียวเท่านั้น
• ไม่มีองค์ประกอบใดจากภายนอกกลุ่มประชากรเป้าหมายปรากฏอยู่ในเฟรม
• ข้อมูลเป็น 'ข้อมูลล่าสุด' ^{[ 4 ]}

กรอบการสุ่มตัวอย่างที่ตรงไปตรงมาที่สุดคือรายการองค์ประกอบของประชากร (โดยเฉพาะอย่างยิ่งประชากรทั้งหมด) พร้อมข้อมูลการติดต่อที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น ในการสำรวจความคิดเห็นกรอบการสุ่มตัวอย่างที่เป็นไปได้ ได้แก่ทะเบียนผู้มีสิทธิเลือกตั้งหรือสมุดโทรศัพท์กรอบการสุ่มตัวอย่างอื่นๆ อาจรวมถึงบันทึกการจ้างงาน รายชื่อชั้นเรียนในโรงเรียน แฟ้มผู้ป่วยในโรงพยาบาล องค์กรที่อยู่ในฐานข้อมูลเฉพาะเรื่อง และอื่นๆ^{[ 1 ] [ 5 ]}ในระดับที่ใช้งานได้จริงมากขึ้น กรอบการสุ่มตัวอย่างมีรูปแบบเป็นไฟล์คอมพิวเตอร์^{[ 1 ]}

ไม่ใช่ทุกกรอบที่จะแสดงองค์ประกอบประชากรอย่างชัดเจน บางกรอบแสดงเฉพาะ 'กลุ่ม' เท่านั้น ตัวอย่างเช่นแผนที่ถนนสามารถใช้เป็นกรอบสำหรับการสำรวจแบบเคาะประตูบ้านได้ แม้ว่าจะไม่ได้แสดงบ้านแต่ละหลัง แต่เราสามารถเลือกถนนจากแผนที่แล้วเลือกบ้านบนถนนเหล่านั้นได้ ซึ่งมีข้อดีบางประการ คือ กรอบดังกล่าวจะรวมถึงผู้คนที่เพิ่งย้ายเข้ามาและยังไม่ได้อยู่ในกรอบรายการที่กล่าวถึงข้างต้น และอาจใช้งานง่ายกว่าเพราะไม่จำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลสำหรับทุกหน่วยในประชากร แต่จัดเก็บเฉพาะกลุ่มจำนวนน้อยกว่าเท่านั้น

กรอบการสุ่มตัวอย่างต้องเป็นตัวแทนของประชากร และนี่เป็นคำถามที่อยู่นอกขอบเขตของทฤษฎีทางสถิติ ซึ่งต้องอาศัยการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญในเรื่องนั้นๆ ที่กำลังศึกษาอยู่ กรอบการสุ่มตัวอย่างข้างต้นทั้งหมดจะละเว้นบางคนที่อาจจะลงคะแนนเสียงในการเลือกตั้งครั้งต่อไป และรวมบางคนที่อาจจะไม่ลงคะแนนเสียง บางกรอบอาจมีข้อมูลหลายรายการสำหรับบุคคลเดียวกัน บุคคลที่ไม่ได้อยู่ในกรอบการสุ่มตัวอย่างจะไม่มีโอกาสถูกสุ่มตัวอย่าง

เนื่องจากกรอบการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่มมีข้อมูลเกี่ยวกับประชากรน้อยกว่า จึงอาจจำกัดการออกแบบการสุ่มตัวอย่าง ทำให้ต้องใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า และทำให้การตีความข้อมูลที่ได้นั้นยากขึ้น

ทฤษฎีทางสถิติบอกเราเกี่ยวกับความไม่แน่นอนในการขยายผลจากตัวอย่างไปยังกรอบ ควรคาดหวังว่ากรอบตัวอย่างจะมีข้อผิดพลาดอยู่เสมอ^{[ 5 ]}ในบางกรณี สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความลำเอียงในการสุ่มตัวอย่าง [ ^{1 ] ควร}ลดความลำเอียงดังกล่าวให้น้อยที่สุดและระบุให้ได้ แม้ว่าการหลีกเลี่ยงอย่างสมบูรณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นแทบจะเป็นไปไม่ได้^{[ 1 ]}นอกจากนี้ ไม่ควรสันนิษฐานว่าแหล่งข้อมูลที่อ้างว่าปราศจากอคติและเป็นตัวแทนนั้นเป็นเช่นนั้นจริง^{[ 1 ]}

ในการกำหนดกรอบ จำเป็นต้องพิจารณาประเด็นเชิงปฏิบัติ เศรษฐกิจ จริยธรรม และเทคนิค ความจำเป็นในการได้รับผลลัพธ์ที่ทันท่วงทีอาจขัดขวางการขยายกรอบไปในอนาคต ความยากลำบากอาจรุนแรงมากเมื่อประชากรและกรอบไม่สอดคล้องกันนี่เป็นปัญหาเฉพาะในการพยากรณ์ซึ่งมีการอนุมานเกี่ยวกับอนาคตจากข้อมูล ในอดีต อันที่จริง ในปี ค.ศ. 1703 เมื่อJacob Bernoulliเสนอความเป็นไปได้ในการใช้ข้อมูลอัตราการตายในอดีตเพื่อทำนายความน่าจะเป็นของการเสียชีวิตก่อนวัยอันควรของคนที่มีชีวิตอยู่ ให้กับ Gottfried Leibniz Gottfried Leibnizตระหนักถึงปัญหาในการตอบกลับว่า: ^{[ 6 ]}

ธรรมชาติได้สร้างแบบแผนขึ้นโดยมีต้นกำเนิดมาจากการวนซ้ำของเหตุการณ์ แต่ก็เป็นเพียงส่วนใหญ่เท่านั้น โรคภัยไข้เจ็บใหม่ๆ แพร่ระบาดในหมู่มนุษย์อย่างต่อเนื่อง ดังนั้นไม่ว่าคุณจะทำการทดลองกับศพมากแค่ไหน คุณก็ไม่สามารถกำหนดขีดจำกัดของธรรมชาติของเหตุการณ์ได้ เพื่อที่ในอนาคตเหตุการณ์เหล่านั้นจะไม่เปลี่ยนแปลง

Leslie Kishตั้งสมมติฐานปัญหาพื้นฐานสี่ประการของกรอบการสุ่มตัวอย่าง: ^{[ 7 ]}

1. องค์ประกอบที่ขาดหายไป: ประชากรบางกลุ่มไม่ได้ถูกรวมอยู่ในเฟรมภาพ
2. องค์ประกอบต่างชาติ: บุคคลที่ไม่ใช่สมาชิกของประชากรจะถูกรวมอยู่ในกรอบภาพ
3. ข้อมูลซ้ำซ้อน: สมาชิกในประชากรคนหนึ่งถูกสำรวจมากกว่าหนึ่งครั้ง
4. กลุ่มหรือคลัสเตอร์: กรอบนี้แสดงรายการคลัสเตอร์แทนที่จะแสดงรายการแต่ละบุคคล

ปัญหาต่างๆ ดังที่กล่าวมา สามารถระบุได้โดยการใช้แบบทดสอบก่อนการสำรวจและ การ ศึกษา นำร่อง