широко распространенные способы магматической статистики, при которых свойства совокупности изучаемых предметов обнаруживаются по их выборке, т. е. части этой совокупности. Например, в производстве бывает достаточно проверить лишь каждое десятое, или сотое, или пятое изделие: какую именно брать долю, чтобы выводы были надежными,— как раз вопрос математической статистики и, конечно, зависит от особенностей изучаемых предметов и требований к их качеству.
Выводы математической статистики исходят, как правила, из выборки случайной. Это означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами заменена любой другой.
Выборка должна быть возможно меньшей, чтобы исследование было дешевле, но достаточной, чтобы по ней можно было делать надежные выводы. Такая выборка называется представительной или репрезентативной. Существует несколько способов отбора «кандидатов» в выборку: собственно случайный, например, по жребию; систематический или механический (скажем, дли проверки времени выполнения заказов в прачечной можно взять все квитанции, номера которых оканчиваются на «ноль»); кластерный — смысл его удобно пояснить на таком примере: чтобы узнать средний рост учащихся пятых классов, можно случайным или механическим способом выбрать город, в нем — школу, в школе — класс, а затем провести измерение роста всех учеников этого класса (он здесь и называется кластером, от английского duster — пучок, группа).
Соответственно выборки называются: случайная, систематическая (или механическая), кластерная. Есть и другие виды выборок.
Контроль качества продукция — не единственный пример применения выборочных методов. Они используются в экономических экспериментах — для оценки их результатов, в социологических исследованиях и опросах общественного мнения, в демографии и т. П.