Một trong các nguồn của sai số ngẫu nhiên sẽ là:

Khi sử dụng các công thức tính cỡ mẫu, một trong những thông số quan trọng cần dựa vào là mức ý nghĩa thống kê cần thiết để đạt được một kết quả dự đoán. Mức ý nghĩa thống kê (thường ký hiệu là α) thể hiện xác suất mà chúng ta sẵn sàng chấp nhận để bác bỏ giả thuyết không (null hypothesis) khi nó thực sự đúng. Nói cách khác, nó là nguy cơ mắc lỗi loại I. Mức ý nghĩa thống kê thường được chọn là 0.05, nghĩa là chúng ta chấp nhận 5% nguy cơ kết luận có một hiệu ứng khi thực tế không có.

Kích thước mẫu cần thiết sẽ phụ thuộc vào mức ý nghĩa thống kê mong muốn. Nếu chúng ta muốn giảm nguy cơ mắc lỗi loại I (ví dụ, đặt α = 0.01), chúng ta cần cỡ mẫu lớn hơn.

Các lựa chọn khác không phải là yếu tố chính được sử dụng trực tiếp trong các công thức tính cỡ mẫu:

• Kích thước của quần thể nghiên cứu có thể ảnh hưởng đến việc chọn phương pháp lấy mẫu, nhưng không trực tiếp tham gia vào công thức tính cỡ mẫu.
• Liên quan giữa các biến số là một yếu tố quan trọng trong phân tích thống kê, nhưng nó không được sử dụng trực tiếp để tính cỡ mẫu. Thay vào đó, người ta thường ước tính độ lớn của hiệu ứng (effect size) để tính cỡ mẫu.
• Sự chính xác của kỹ thuật đo lường là một yếu tố cần xem xét trong thiết kế nghiên cứu, nhưng nó không trực tiếp được sử dụng trong các công thức tính cỡ mẫu.

Báo cáo tổng kết đề tài nghiên cứu khoa học thường bao gồm các phần chính như: mục tiêu, nội dung nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, kết quả nghiên cứu, đánh giá kết quả và kiến nghị. Trong các phương án đưa ra, "Nội dung nghiên cứu" là một phần không thể thiếu trong báo cáo tổng kết đề tài. Các phương án còn lại không phải là phần chính của báo cáo.