Der sogenannte Nichtstichprobenfehler ist gegeben durch die Differenz zwischen dem Mittelwert der ursprünglichen Zielpopulation und dem Mittelwert der tatsächlichen Studienpopulation:

Die Zielpopulation ist diejenige Population, auf welche sich die Studie beziehen möchte und aus welcher somit die Stichprobe gezogen werden sollte. Aus den folgenden Gründen kann es allerdings passieren, dass sich die ursprünglich vorgesehene Zielpopulation von der faktisch erreichbaren Studienpopulation unterscheidet:

• "listing und framing": Darunter versteht man das Problem, dass keine aktuelle, keine vollständiger oder aber keine eindeutige Liste aller Elemente der Population vorhanden oder konstruierbar ist. Fehlende oder mehrfache Einträge von einzelnen Beobachtungen auf der Liste können zu einer Diskrepanz zwischen Ziel- und Studienpopulation führen.
• "nonresponse": Unter "nonresponse" versteht man das vollständige (unit-nonresponse) oder das teilweise (item-nonresponse) Fehlen von Informationen zu einzelnen Beobachtungen. Steht dieses Verhalten in einem systematischen Zusammenhang mit dem interessierenden Merkmal oder einem anderen Merkmal, welches seinerseits mit dem interessierenden Merkmal in Zusammenhang steht, dann führt dies ebenfalls zu einem Nichtstichprobenfehler. "Nonresponse" unsystematischer Art führt zwar nicht zu einem Nichtstichprobenfehler, reduziert aber dennoch die Präzision von Populationsschätzungen, weil der Stichprobenumfang reduziert wird.
• Messfehler: Können die interessierenden Merkmale nur mit einem systematischen Messfehler erfasst werden, führt auch dies zu einem Nichtstichprobenfehler. Ein unsystematischer Messfehler bewirkt zwar keinen Fehler, reduziert aber wiederum die Präzision von Populationsschätzugnen.

Auf den potentiellen Einfluss von "nonresponse" kommen wir später noch im Detail zurück.