一旦清楚地定义了总体，那么就必须决定是从总体中的每个个体来收集数据(通常指普査)，还是从具有代表性的样本中收集数据。在多数的市场和社会调研中，意向总体(populationofinterest)太大了，另外普查所涉及的时间和财力代价很大，因此普査变得没有可行性。在一些情况下，例如调査一个组织中的专业人员，总体是很小的，并且是可获得的，那么实施普查就是可行的。在别的需要收集总体中有关所有个体的数据时，例如要做出一个改变工作实践的决定，在这个调査中，保证所有员工的态度和想法都被调查就很重要。

实施普査的缺点除了时间和成本因素外，还有其他方面。无回答(non-response)水平可能意味着比起同一总体下使用好的样本，通过普查得到的结果的代表性要差一些。无回答是指受邀参加调査的人没有参加，这就给样本带来偏差，因为你不知道这些没参加的和那些参加的人有何不同。另外，实施普查的规模和宽度可能会增加非抽样误差(non-samplingerror),也就是那些源于抽样之外的误差。对于缺乏管理的普查，实地调查和数据处理资源很可能遭遇天花板效应，导致在调研前、调研中和调研后出现误差。最终，比起精心设计出来的样本，普查得出的结果可能具有较低质量，而使用节约时间和成本的样本也可能降低无回答和非抽样误差。

使用精心设计的样本还是普查取决于两点：一是有关时间和成本的实践因素；二是有关样本代表总体能力(具有外部效度)的方法论因素。代表性意味着样本得出的结果与实施普査得出的结果是相似的。当然这不大可能，无论我们如何仔细地选择样本，所得结果与总体的值不会完全匹配。抽样理论告诉我们，当样本每次得出的结果都大体和普查得出的结果相同时，那么这个样本设计就是可靠的。得出代表性的结果是可操作性研究(actionableresearch)的一个重要方面。如果对老年人的健康和社会福利的调研不能应用于所有老年人的时候，那么这项调研就没有意义；或者，对18〜24岁人群进行品牌偏好的调研，如果结果对所有18〜24岁人群的品牌偏好不能提供可信且有效的指导，那么调研也是没有意义的。