在“舊約聖經”“撒母耳記下”的第二十四章：
耶和華又向以色列人發怒，就激動大衛，使他吩咐人去數點以色列人和猶大人。大衛就吩咐跟隨他的元帥約押說：你去走遍以色列眾支派，從但直到別是巴，數點百姓，我好知道他們的數目。…。他們走遍全地，過了九個月零二十天，就回到耶路撒冷。約押將百姓的總數奏告於王：以色列拿刀的勇士有八十萬；猶大有五十萬。
大衛(David，西元前1040-970年)就是以色列史上著名的大衛王(King David)，是以色列聯合王國(United Kingdom of Israel and Judah)的第二任國王，在位期間長達40年，從西元前1010至970年。“維基百科”根據“新約聖經”中“馬太福音”及“路加福音”的記載，說耶穌是大衛的後裔。其實在“馬太福音”第一章第18節：
耶穌基督降生的事記在下面：他母親馬利亞已經許配了約瑟，還沒有迎娶，馬利亞就從聖靈懷了孕。
這就是所謂“童女懷孕生子”。既然如此，毫無血源，耶穌是否能算大衛的後裔，是有些爭議的。約瑟後來仍娶了馬利亞，他倒是大衛的後代。
以色列從很早期的摩西時代起，就有人口普查。大衛這次數點百姓，可能是為了賦稅、徵兵，或徭役之類的原因，統計對治國是很重要的。由前述引文知，即使在古代帝王統治，人口普查也是一大工程，要派個身邊親信的元帥去執行。而總共才130萬人，便要歷經約290天才能點數完畢。需要這麼漫長的時間，雖顯示此統計工作做的很仔細，但也反映人口普查之不容易執行，因此品質不見得能好好控制。而在九個多月期間，有些數過的地區，總會有死亡、出生，或遷徙，亦會造成一些誤差。
昔日執行人口普查，在規定的時間，可以要人在家等待。今日自由意識高漲，掌權者難以號令天下，莫敢不從，人口普查已難實施。況且就算想普查，很多情況下，根本做不到。座頭鯨(humpback whale)是鯨類中最大者。據估計，歷史上全球的座頭鯨曾有12.5萬頭之多，其後由於濫捕，逐漸降至僅數千頭，瀕臨絕種。近年來因保育成功，數量已慢慢回升。座頭鯨生活在大海裡，如何數有多少頭呢？顯然無法採取普查方式。Barlow et al. (2011)一文指出，依他們長達三年的調查，全球至少已有21,000頭座頭鯨。該文說，此數字是通過對攝影數據進行更深入的統計分析而得出的。
在不易普查的情況下，抽樣調查便為一常採的方式。普查及抽樣調查，皆會有誤差。今日依賴較好的技術，由抽樣調查得到的結果，有時還較大費工夫的普查結果精準。當然，不論普查或抽樣調查，對數據都要有些直觀，否則得到的統計，可能因太離譜而毫無價值。
抽樣調查乃想以若干抽取的樣本來了解母體。人們有時僅嚐一粒葡萄，便據此來判斷整串葡萄的酸甜，以決定購買與否，這便是所謂一葉知秋。但母體的變異若不是很小，樣本數便不宜太少，否則便是以管窺天，見不到全貌了。另外，抽樣調查要可靠，乃基於取樣須有代表性。以民意為例。在“孟子”“萬章上”篇，孟子(西元前372-289年)曾引“尚書”“泰誓篇”裡的“天視自我民視，天聽自我民聽”，認為帝王該聽看民意。但若民視及民聽中的“民”，皆僅為身邊若干親信，則不過是以偏概全，應屬被蒙蔽，不是客觀的取樣，這絕非統計的精神。底下來看黃文璋(2006)一文所給的幾個例子。
假設想估計一袋子裡紅球所佔比例。先將袋中的球攪和均勻，然後依序取出若干個球，每次取出後不放回。再依所取出的球中，紅球所佔比倒，來估計袋子裡紅球所佔比例。這是一不難想到的作法。當然其中的“攪和均勻”，可能會讓有些人感到困惑。“均勻”一詞常反映公正性。在玩撲克牌或麻將等遊戲時，也是要先儘量將牌洗得很均勻。有人說撲克牌洗七次便會夠均勻了。如果真能將袋中的球攪和得均勻，則得到的估計便較準確。此處提到的取球過程，便為常見的一種抽樣方式，稱為“簡單隨機抽樣”(simple random sampling)，其定義可參考黃文璋(2012)一文。至於要取出多少球才夠？這涉及誤差的大小。取出的樣本數若較大，則誤差便易較小，反之則誤差便易較大。誤差是統計估計裡一重要議題，此處先不討論。
前述估計紅球比例的方法，雖簡單但用途廣泛。如也可用來估計圓周率π。π為一定值，並不隨機，有趣的是，我們卻可藉隨機的方式來估計它。在桌上放一張紙，然後畫一正方形及其內切圓，設圓半徑為r，則正方形的邊長為2r。然後“隨機地”灑下一些芝麻，假設共有n粒落進正方形內，其中有a粒落進圓中。由於是隨機地灑，所以合理地假設a與n之比，為圓面積πr2與正方形面積4r2之比。建立起等式
a/n = (πr2)/(4r2) = π/4
後，便可解出圓周率之估計值
π = 4a/n
了。問題是“隨機地”灑芝麻容易嗎？人的天性不是缺乏隨機性嗎？說不定會因不想白灑，即企圖避免讓芝麻落到正方形外，造成芝麻有過度集中在圓內的傾向，導致高估π。
處理諸如球或芝麻的問題，其實都還算容易。如果對象是動物或人，就更難做到隨機抽樣了。例如，想估計池中有多少條魚(N)。如前，可先“隨機地”自池裡取出若干條(K)，依序做上記號後放回。再“隨機地”取出若干條(n)，算出其中有做記號的魚數(k)。令
K/N = k/n，
其中K，N，n已知，如此便解出估計值
N = nK/k
了。這問題看起來與前述估計紅球比例，及圓周率π類似，但誤差卻可能大很多。因某些魚說不定較易被取中，某些魚說不定較易受到驚嚇，會躲藏而不易再度被取中。即魚並不像球或芝麻，魚是有個性的。
隨機抽樣可說是收集資料之一常見步驟，但連對魚都不易做到隨機抽取樣本，何況是處理與人有關的問題。所以實際抽樣時，須有一套取樣的機制，如藉助電腦，才能辦到。
參考文獻
1. 黃文璋(2006). 決策的誤差. 數學傳播季刊, 30(3): 66-79.
2. 黃文璋(2010). 抽樣調查.黃家小館(http://huang.nuk.edu.tw/cindex.htm).
3. Barlow, J., Calambokidis, J., Falcone, E. A., Baker, C. S., Burdin, A. M., Clapham, P. J., Ford, J. K. B., Gabriele ,C. M., LeDuc, R., Mattila, D. K., Quinn II, T. J., Rojas-Bracho, L., Straley, J. M., Taylor, B. L., Urbán R. J., Wade, P., Weller, D., Witteveen, B. H. and Yamaguchi, M. (2011). Humpback whale abundance in the North Pacific estimated by photographic capture-recapture with bias correction from simulation studies. Marine Mammal Science, 27: 793-818.
