Doğru ve güvenilir laboratuvar analizi için etkili numune hazırlama çok önemlidir. Bu süreçte, iki önemli hata kaynağı ortaya çıkabilir. Bunlar, uygunsuz numune bölünmesinden kaynaklanan konsantrasyon sapması ve öğütme veya homojenleştirme gibi parçacık boyutunu azaltmak için kullanılan yöntemlerden kaynaklanan kontaminasyondur. Bu olası hataların tanımlanması ve en aza indirilmesi, analizlerin geçerliliğini sağlamak için çok önemlidir.

Bir diğer önemli husus, istenen numune alma hatasına ulaşmak için gereken uygun numune sayısını belirlemektir. Eğer hedef popülasyon normal bir dağılım gösteriyorsa, örnekleme sayısı şu denklem kullanılarak hesaplanabilir:

Bu denklemde, istenen güven düzeyine dayalı t-değeri, numune standart sapmasını temsil eder. Bu da, numunelerin ortalamadan ne kadar uzaklaştığını belirler ve kabul edilebilir örnekleme hatasını belirtir. Bu formül, belirli bir hata eşiğini karşılamak için gereken numune sayısını tanımlamaya yardımcı olarak numune alma sürecinde hassasiyeti sağlar.

Ayrıca, analizin toplam varyansını en aza indirmek, hem yöntem hem de örnekleme varyanslarının ele alınmasını gerektirir. Örnekleme varyansı, yeterli sayıda doğru boyutta örnek toplanarak azaltılabilirken, yöntem varyansı, her örnekte birden fazla analiz yapıldığında iyileşir. Her iki varyansı da etkili bir şekilde yöneterek, daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde edilebilir.