여론조사 기관에서는 표본의 분포가 전체 집단의 분포와 비슷하도록 추출하는 방식을 활용하는데 선거 관련 조사에서는 성별, 학력, 투표율 등을 변수로 활용하여 결과를 예측하고 있다.
 이와 비슷한 사건이 1948년 미국 대통령 선거에서 또다시 등장하게 됩니다. 당시 다수의 여론조사 기관은 공화당 후보인 듀이(Dewey)의 당선을 예측하였으나 실제 선거에서는 민주당 후보인 트루먼(Truman)이 당선되었습니다. 트루먼 당선자는 선거 직후, 듀이 후보의 승리를 톱기사로 보도한 《시카고 트리뷴(Chicago Tribune)》을 들고 사진을 찍어 잘못된 대표적인 표본조사의 사례로 아직까지 회자되고 있습니다.
 그렇다고 해서 모든 통계조사를 전수조사로 대체할 수는 없는 법, 올바르게 표본을 선정한다면 표본이 적은 상황에서도 유의미한 결과를 도출할 수 있습니다. 일례로 앞서 언급했던 ‘리터러리 다이제스트 사건’이 있을 당시 갤럽이라는 여론조사 기관은 좀 더 세밀한 분석을 통하여 유권자 중 1500명의 표본을 추출하였으며, 이들을 면접조사한 결과 ‘랜던 44%, 루스벨트 56%’를 예측하여 최종 결과와 유사한 결과를 이끌어내기도 하였습니다.
 이와 같이 표본조사는 표본의 수보다는 어떤 표본을 추출하는지가 더욱 중요하기 때문에 대부분의 여론조사 기관에서는 표본의 분포가 전체 집단의 분포와 비슷하도록 표본을 추출하는 방식을 연구하여 활용하고 있습니다. 예를 들어 무작위로 표본을 추출해 조사한 후, 전체 집단과 비교해 지역과 성(性), 연령 등의 비율을 맞춰 조정하며, 특히 선거 관련 조사에서는 출신지역, 성별, 학력, 투표율 등을 주요한 변수로 활용하여 결과를 예측하고 있습니다. 이렇듯 유의미한 표본조사의 결과를 얻기 위해서는 다양한 변수를 충분히 고려, 표본 산출방법이 정확하게 설계돼야 합니다.
