Uma mostra é uma parte representativa da população total de um grupo ou conjunto de dados que é selecionada para análise. Na estatística, as amostras são usadas para fazer inferências sobre as características da população total, como média, variância e distribuição. A seleção da amostra é feita de forma aleatória e sistemática com o objetivo de obter resultados precisos que possam ser generalizados para a população total. Existem diferentes técnicas para selecionar amostras, como amostragem aleatória simples, estratificada, por conglomerado ou por quotas. Cada técnica tem suas próprias vantagens e desvantagens, dependendo do tamanho da população e do objetivo da análise. A precisão dos resultados da análise depende do tamanho da amostra e do nível de confiança selecionado. Quanto maior a amostra, menor será a margem de erro e maior será a precisão dos resultados. O nível de confiança é a probabilidade de que os resultados da amostra sejam representativos da população total. Um nível de confiança de 95% é comum em muitas análises estatísticas. É importante lembrar que as amostras são apenas uma parte da população total e, portanto, podem ser afetadas por erros de amostragem e outros fatores que podem prejudicar a representatividade dos resultados. Por isso, é importante ter cuidado ao interpretar e generalizar os resultados da análise da amostra para a população total.