Одной из задач, которые стоят перед социологом при проведении исследования, является сбор необходимых эмпирических данных об объекте исследования. Данные о массовых социальных явлениях и процессах социолог может получить из двух видов источников:

1. объективных, к которым относятся официальная государственная статистика, статистика министерств и ведомств, служб социальной защиты, профессиональных союзов, общественных партий и движений и такое прочее. Они обычно представляют собой обобщённые количественные характеристики социальных общностей, явлений, процессов (например, уровень безработицы, численность и состав партий и общественных объединений, национальный валовой продукт, численность населения и другое). Но эти данные не всегда могут гарантируют точность и однозначность. Например, занижены данные о распространённости наркомании или пьянства, так как регистрируются далеко не все такие случаи.

2. субъективных, к которым и относятся сами люди. Только от них мы можем узнать о настроениях населения или отдельных социальных групп, только с их помощью спрогнозировать результаты выборов и определить рейтинги телепередач. При работе с людьми возникают, как минимум, две методологические проблемы:

- все данные, которые мы получим от отдельных людей, должны быть обобщены, если мы хотим охарактеризовать изучаемое явление или процесс;

- наиболее точные данные мы сможем получить, если изучить всю совокупность объектов, которые имеют отношение к изучаемой проблеме (например, перепись населения). Но такие исследования (сплошные обследования) очень трудоёмки и дорогостоящи, а в информации от субъективных источников общество нуждается постоянно. Поэтому большинство исследований бывают выборочными.

Как только нужно собрать информацию о некоторой группе или большой совокупности людей, возникает проблема построения выборки. Её как правило используют в опросах, ориентированных на статистические методы, в исследованиях политических и культурных элит, при отборе «случаев» для включённого наблюдения и качественного анализа.

Считается, что статистические обследования населения и ресурсов зародились одновременно с первыми формами централизованной социальной и политической организации: информацию такого рода использовали при решении различных управленческих задач – начиная с политики и заканчивая строительством общественных бань еще в развитых аграрных обществах и древних городах-государствах. Иногда эти обследования принимали форму сплошных переписей населения, но чаще всего довольствовались «сведениями о какой-то части совокупности: об урожайности судили по пробному обмолоту, о партии товара – по образцу, а о прихожанах – по их духовному наставнику.

Выборка – это подмножество заданной совокупности (популяции), позволяющее делать более или менее точные выводы относительно совокупности в целом». Но вообще-то термин "выборка" имеет двоякое значение. Это и процедура отбора элементов исследуемого объекта, и совокупность элементов объекта, выбранных для непосредственного обследования. Причины применения выборочного метода:

a) экономит силы и средства исследователей;

b) процедура представляет собой удобную и экономичную форму индуктивного вывода (рассуждение по схеме «от частных наблюдений – к общей эмпирической закономерности»);

c) реализует принцип рандомизации (случайного отбора).

«Представление о том, что отбор наблюдений должен носить случайный, непредумышленный характер, в общем, соответствует нашему интуитивному знанию об условиях вынесения объективного и непредвзятого суждения». Но стоит заметить, что теория случайной выборки не часто использовалась вплоть до конца XIX – начала XX веков профессиональными статистиками, хотя теория вероятностей достигла высочайшего уровня развития уже в XVIII – первой половине XIX веков, так как сложилось убеждение о том, что в основе отбора должна лежать не «игра случая», а поиск типичных, характерных наблюдений. «Применимость выборочного метода для изучения случайно распределённых признаков, например дохода или размера семьи, была впервые обоснована в работах норвежца А. Киэра, англичан А. Боули и К. Пирсона, а также русского статистика А.И. Чупрова.