
In statistica per popolazione (o collettivo statistico o aggregato) si intende l'insieme degli elementi che sono oggetto di studio, ovvero l'insieme delle unità (dette "unità statistiche") sulle quali viene effettuata la rilevazione delle modalità con le quali il fenomeno studiato si presenta. Tali unità presentano tutte almeno una caratteristica comune, che viene accuratamente definita al fine di delimitare il loro insieme; ad esempio con "italiani" si può intendere sia le persone di nazionalità italiana, anche se residenti all'estero, sia le persone residenti in Italia, indipendentemente da quale sia la loro nazionalità.
Una popolazione statistica va definita anche rispetto al tempo; ad esempio si possono considerare gli italiani che risultano residenti in Italia alle ore 12 di un dato giorno (popolazione definita secondo una caratteristica riferita ad un "istante" di tempo), oppure quelli nati dal 1º gennaio al 31 dicembre di un dato anno (popolazione definita secondo una caratteristica riferita ad un "periodo" di tempo).
Una popolazione statistica, peraltro, non è sempre un insieme biologico; costituisce una popolazione anche l'insieme delle lampadine prodotte da un'azienda in un dato periodo di tempo, l'insieme delle nazioni del continente europeo in un dato anno o l'insieme degli anni di un dato secolo.
I collettivi statistici, o popolazioni, possono essere distinti in:
oppure in:
o ancora tra:


In statistica il campionamento statistico (che si appoggia alla teoria dei campioni o teoria del campionamento), sta alla base dell'inferenza statistica, la quale si divide in due grandi capitoli: la teoria della stima e la verifica d'ipotesi.
In particolare, una rilevazione si dice "campionaria" quando è utile per fare inferenza ossia per desumere dal campione stesso un'informazione relativa all'intera popolazione.
Le indagini censuarie riguardano l'intera popolazione e pur essendo più affidabili riguardo al parametro oggetto d'indagine soffrono di:
Quindi mentre l'indagine censuaria fornisce il valore vero dei parametri di interesse (proporzioni, percentuali, medie, totali...) quella campionaria restituisce una sua stima al quale è associato un certo grado di fiducia (ovvero un'incertezza) quantificabile quando la formazione del campione risponde a determinati criteri di tipo probabilistico.
Il campionamento si usa quando si vuole conoscere uno o più parametri di una popolazione, senza doverne analizzare ogni elemento: questo per motivi di costi intesi in termini monetari, di tempo, di qualità o di disagio o perché analizzare un elemento lo distrugge rendendo inutilizzabile l'informazione ottenuta.
Modalità di selezione del campione sono:
Nella pratica quotidiana dei sondaggi di opinione e delle ricerche di mercato vengono usati tutti e quattro gli approcci.
La scelta di un tipo di campionamento avviene in base alle proprietà degli stimatori di alcuni parametri oppure per tener conto di problemi di costo, mobilità o altro.
Concetti chiave sono:
Benché già nel Settecento si sia notato il vantaggio nell'esaminare un sottinsieme della popolazione per generalizzare i risultati alla popolazione complessiva, è solo dalla fine dell'Ottocento che la discussione sulla "scientificità" del campionamento viene posta in modo esplicito alla comunità statistica.
Già agli inizi del Novecento si vanno delineando le caratteristiche che un campione deve avere, ovvero che deve essere scelto in maniera casuale, e nell'arco di pochi anni compaiono i primi studi che mettono in evidenza che il campione non deve essere necessariamente un campione semplice ma può essere più complesso, per esempio stratificando.
Importanti autori che hanno fatto la storia della teoria dei campioni sono stati tra gli altri: 
Nel 1925, durante il congresso di Roma, l'Istituto Internazionale di Statistica accetta definitivamente come scientifico il metodo campionario, distinguendo il campionamento casuale dal campionamento ragionato.
Altri autori importanti nella ricerca teorica ed applicata sul campionamento furono George Gallup e William G. Cochran.
