População é o agregado de casos que se enquadram num conjunto de especificações preestabelecidas pelo pesquisador, tendo pelo menos uma característica em comum. Amostra é qualquer parte da população. O universo de pesquisa em marketing depende do assunto a ser investigado e a amostra que será investigada depende de uma técnica específica de amostragem. Há dois grandes tipos de amostragem: a probabilística e a não probabilística.

A seleção de uma amostra deve ser feita em cinco etapas sucessivas: definição da população, identificação da estrutura da amostragem; determinação do tamanho da amostra, seleção dos procedimentos e seleção física da amostra.

As principais regras para o estabelecimento das amostras são: (a) o tamanho da amostra independe da população, a precisão, porém, tende a aumentar com o tamanho da amostra; (b) na amostragem probabilística, a precisão é ligada ao tamanho da amostra; (c) para dobrar a precisão é preciso quadruplicar o tamanho da amostra; e (d) no nível de precisão desejada, é possível determinar o tamanho mínimo da amostra. O tamanho da amostra não é um simples percentual do tamanho da população. Na verdade, quanto maior a população menor a quantidade proporcional de pessoas que precisam ser pesquisadas. O tamanho da amostra terá que ser maior se o pesquisador definir por um intervalo de confiança maior ou por uma margem de erro menor. Também será necessária uma amostra maior se a população a ser pesquisada tiver opiniões muito heterogêneas. Portanto, populações muito grandes não implicam amostras também grandes. É por isso que as pesquisas eleitorais são feitas com tão poucas pessoas e apresentam resultados tão precisos.

Contudo, Fauze Mattar (1997) avalia que não se deve aceitar, passivamente, o tamanho da amostra gerado por uma fórmula estatística. Ele apresenta seis fatores determinantes do tamanho da amostra: fatores psicológicos, objetivos da pesquisa, objetivos múltiplos, restrições de tempo, restrições de custo e plano de análise dos dados.