国勢調査ではなくサンプルを使用する主な利点は効率です。誰かが、議会の平均的な意見が個人の１８〜２４の間にあるものを知りたい（すなわち、彼らが議会の承認評価がこの人口統計学の中にあるものを知りたい）と仮定する。米国の国勢調査によると、2010年には、米国内にその年齢範囲内に3000万人以上の個人がいました。
これらの3000万人の人々のそれぞれに行き、彼らの意見を尋ねることは確かに非常に正確な結果につながりますが（誰も嘘をついていないと仮定して）、時間とリソースの面で非常に費用がかかります。さらに、ある個人の個人的な反応が全体的な結果に与える影響はごくわずかであるため、この国勢調査を収集するためのリソースの投資から得られる利益は非常に少なくなります。
ただし、真にランダムで適切なサイズのサンプルを使用すると、時間とリソースの支出を大幅に削減しながら、必要なデータを許容誤差範囲内に近づけることができます。したがって、上記の個人は、各議会地区から10,000人、またはおそらく100人の無作為標本を選択することを望むかもしれません。しかしながら、非ランダム標本は標本統計量と母集団パラメータの間に劇的な違いをもたらす可能性が非常に高いということを強調しなければなりません。
例として、上記の個人が、登録された民主党員のリストから、各州で18歳から24歳までの500人を選択したとします。調査対象者の政治的所属が、「平均的な」人口のそれとは異なる回答につながる可能性があることを考えると、この見本は、 偏ったしたがって、人口全体の正確な表現ではありません。