O elemento fundamental em Estatística é a estimativa. Isto é, em uma pesquisa muitas vezes há a necessidade de se fazer previsões: Luis Inácio Lula da Silva,vai ganhar a eleição com uma margem de 2,5% de erro; a inflação do mês que vem deve chegar aos 17%. Em quase todos os casos, a estimativa está associada a uma pesquisa ou a verificação de características, que devido á custos acessíveis com resultados satisfatórios, não é realizada sobre todos os elementos da população, mas sim sobre uma parte dela, chamada de amostra. Assim, um dos objetivos da estatística é tirar conclusões sobre o "todo" (população) a partir das informações fornecidas por "parte representativa" do todo (amostra). Assim, realizadas as fases de descrição dos dados (estatística descritiva), é feita uma análise dos resultados, obtidos através dos métodos da Estatística Inferencial ou Indutiva, que tem por base a indução, inferência de dados com indução de precisão, obtida por meio da teoria da probabilidade. Quanto mais se conhecer sobre a população, melhores serão as informações colhidas pela observação de uma amostra. Por exemplo, uma cozinheira para verificar se o ensopado que ela está preparando tem ou não uma quantidade de sal desejada. experimenta apenas uma colher de ensopado, pois se sabe que a distribuição dp sal em todo o ensopado é homogênea, e de qualquer lugar que se tivesse retirado a amostra do ensopado, ela seria "representativa". Mas nem sempre a escolha de uma amostra representativa é imediata. A maneira de se escolher os elementos para compor uma amostra é denominada Amostragem. Como as conclusões relativas à população vão estar baseadas nos resultados obtidos nas amostras dessa população, vemos o quão importante é a fase de coleta dos dados (amostragem), pois se erros forem cometidos no momento de selecionarmos os elementos da amostra o trabalho fica comprometido e os resultados finais serão provavelmente incorretos. Devemos, portanto, tomar cuidados especiais