Trong điều tra thống kê có hai loại sai số: Sai số chọn mẫu (sai số do tính đại diện của số liệu vì chỉ chọn một bộ phận các đơn vị để điều tra) và sai số phi chọn mẫu (sai số thuộc về lỗi của các quy định, hướng dẫn, giải thích tài liệu điều tra, do sai sót của việc cân đong, đo đếm, cung cấp thông tin, ghi chép, đánh mã, nhập tin,...) từ đây gọi là "sai số điều tra".
một bộ phận các đơn vị tổng thể (gọi là mẫu) rồi dùng kết quả suy rộng cho toàn bộ tổng thể chung. SSCM phụ thuộc vào cỡ mẫu (mẫu càng lớn thì sai số càng nhỏ), vào độ đồng đều của chỉ tiêu nghiên cứu (độ đồng đều cao thì sai số chọn mẫu càng nhỏ) và phương pháp tổ chức điều tra chọn mẫu. Còn sai số điều tra xảy ra cả trong điều tra chọn mẫu và điều tra toàn bộ.
Trong thực tế công tác điều tra thống kê hiện nay, phương pháp chọn mẫu được áp dụng ngày càng nhiều và có hiệu quả. Số liệu thu được từ điều tra chọn mẫu ngày càng phong phú, đa dạng và phục vụ kịp thời các yêu cầu sử dụng. Bên cạnh đó chất lượng số liệu của điều tra chọn mẫu cũng còn những hạn chế nhất định. Có một số ý kiến hiện nay đánh giá không công bằng và thiếu khách quan về kết quả điều tra chọn mẫu, cho rằng số liệu chưa sát với thực tế vì chỉ điều tra một bộ phận rồi suy rộng cho tổng thể.
Tất nhiên cũng phải thấy rằng đã là điều tra chọn mẫu thì không thể tránh khỏi sai số chọn mẫu nhưng mức độ sai số chọn mẫu của phần lớn những chỉ tiêu trong các cuộc điều tra thống kê hiện nay thường là ở phạm vi cho phép nên chấp nhận được. Hơn nữa khi cần thiết ta có thể chủ động giảm được sai số chọn mẫu bằng cách điều chỉnh cỡ mẫu và tổ chức chọn mẫu một cách khoa học, tuân thủ đúng nguyên tắc chọn mẫu.
Điều đáng nói và cần quan tâm hơn trong điều tra thống kê chính là sai số phi chọn mẫu. Loại sai số này xảy ra ở cả ba giai đoạn điều tra, liên quan đến tất cả các đối tượng tham gia điều tra thống kê và ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng số liệu thống kê.
Dưới đây sẽ đi sâu nghiên cứu về sai số phi chọn mẫu - sai số điều tra, xảy ra trong cả ba giai đoạn nhưng chỉ đề cập đến sai số liên quan tới những công việc, những đối tượng thường gặp nhiều hơn.