母集団から標本を選び出す方法はいくつかあります。
最も基本的な方法として単純無作為抽出（単純ランダム・サンプリング）と呼ばれるものがあります。
これは、母集団に含まれる各要素が抽出される確率をすべて等しくとる方法です。
ところがこの方法では、偶然にある一定の層が多く抽出されてしまうような、大きな偏りが生じてしまう可能性があります。
そのために、事前にいくつかの層に分けたり、分けた層ごとで無作為に抽出する（層別無作為抽出という）など、偏りが生じないようにする様々な方法をとったりします。
人は満足なものを選択するのでしょうか？
それとも、最適なものを選択するのでしょうか？
H.A.サイモンが提唱した「限定された合理性」の考えをもとにして、意思決定のプロセスを考えます。
サイモンは意思決定のプロセスは①～⑥のようになっていると考えました。
①問題の認識
↓
②代替案の探索（←情報収集能力の限界）
↓
③代替案の評価（←計算能力の限界）
↓
④代替案の選択（➡満足化原理）
↓
⑤実行
↓
⑥フィードバック（①に戻る）
限定された合理性は、「②代替案の探索」と「③代替案の評価」の段階で働いています。
限定された合理性の中、人間は「満足化モデル」に基づいて意思決定をしているとサイモンは考えました。
今までは利潤が最大化となるものを選択するはず、とする「最適化モデル」で考えていました。
そこへ「満足」というあいまいな基準を入れることで、様々な事象の解決策を考えることができようになりました。
統計的な調査では、調べたい対象全体からなる集団のことを母集団（population）と呼びます。
例えば、日本人の生産者人口の意識調査を行う場合は、「日本人の生産者人口全体」が母集団になります。
また、大阪府の高校生の意識調査を行う場合は、「大阪府の高校生全体」が母集団となります。
母集団全体を調査する場合を全数調査といい、国勢調査などがその例として挙げられます。
しかし、全数調査は通常多くの労力や時間、費用を必要とするために、実施は困難と言われています。
このような場合、母集団からその一部だけを抽出した標本（sample）や標本集団を分析して、母集団についての推測をする、ということが行われます。
このことを統計的推測と呼びます。
H.A.サイモンが提唱した「限定された合理性」とは
①合理性とは選択とその結果に関して、完全な知識と予測が必要であるが、実際には人間は断片的な知識しか持ちえない。
②そして、その選択から導かれる結果であるが、この予測に関しても不完全なものである。
③合理性は、起こりうるすべての中から選択することを要求するが、実際の行動ではこれらの代替的行動のうちほんの２、３の行動のみしか心に浮かばない。
人間は全知全能ではありません。
だから、情報処理や計算といった能力や合理性には限界があるはずとサイモンは考えました。
そして、この考え方で意思決定を行う人間を経営人モデルとして考えました。
個体から観測する項目（変数：variableといいます）である変数は、質的変数と量的変数に分けることができます。
質的変数とは、性別や試験の成績（A、 B、 C などと表した場合）など、いくつかのカテゴリーに分類されその中から１つをとるような変数のことです。名義変数や順序変数などがあります。
名義変数とは、性別のようにカテゴリー間に順序関係がないものを言います。
順序変数とは、試験の成績（A、 B、 C などと表した場合）のように順序関係があるものを言います。
量的変数には、離散変数と連続変数などがあります。
離散変数とは、１日に吸うたばこの本数など、とびとびの値をとる変数のことです。
連続変数とは、身長や体重などのように連続的な値をとる変数のことです。