Valimi vead on näiliselt juhuslikud erinevused valimi ja üldkogumi tunnuste vahel. Näiteks näitab igakuistel koosolekutel osalemise uuring keskmiselt 70 protsenti. Mõnel koosolekul osalemine oleks mõnel kindlasti väiksem kui teistel. Valimisviga on see, et kuigi saate kokku lugeda, kui palju inimesi igal koosolekul osales, ei ole tegelikult ühel koosolekul osalemise toimumine sama, mis juhtub järgmisel koosolekul, kuigi selle aluseks olevad reeglid või tõenäosused on samad. Valimi vea minimeerimise võtmed on mitu vaatlust ja suuremad valimid.
Minimeerige juhusliku valiku abil valimi valimisel eeldatav kallutatus. Juhuslik valim ei ole juhuslik valim, vaid pigem süstemaatiline lähenemine valimi valimisel. Näiteks moodustatakse noorte õigusrikkujate juhuslik valim, valides küsitlemiseks nimekirjast nimed. Enne nimekirjaga tutvumist selgitas teadlane, et küsitletakse noori õigusrikkujaid, kelle nimed on nimekirjas esimesena, 10., 20., 30., 40. ja nii edasi.
Stratifitseerimisprotokolli abil veenduge, et valim on populatsiooni suhtes representatiivne. Näiteks kui uuriksite ülikooli tudengite joomisharjumusi, võiksite oodata erinevusi vendlusõpilaste ja mitte-vennaskonna õpilaste vahel. Proovi jagamine nendesse kahte kihti kohe alguses vähendab proovivigade tõenäosust.
Kasutage suuremaid valimi suurusi. Suuruse kasvades läheneb valim tegelikule populatsioonile lähemale, vähendades seeläbi tegelikust populatsioonist kõrvalekaldumise võimalust. Näiteks varieerub 10 valimi keskmine rohkem kui 100 valimi keskmine. Suuremate proovidega kaasnevad siiski suuremad kulud.
Korrake oma uuringut, tehes sama mõõtmist korduvalt, kasutades rohkem kui ühte subjekti või mitut rühma või korraldades mitu uuringut. Replikatsioon võimaldab teil proovivigu tõrjuda.