Ekstensive vs. Intensive opplegg.
Når du har definert målgruppen din, er neste spørsmål; "Hvor mange skal være med i undersøkelsen og hvordan skal jeg trekke utvalget ?"
Skal vi f.eks. undersøke boforholdene innen en kommune, vil selvfølgelig det ideelle være å ta med alle husstandene i kommunen med i undersøkelsen. Men det sier seg selv at det både vil bli for tidkrevende og kostbart å intervjue eller observere alle enhetene som inngår i det teoretiske univers. Vi må derfor trekke ut et utvalg, som vi mener er representativt for det vi ønsker å kartlegge og undersøke.
Når det gjelder antall variabler. Sier det seg selv at det ideelle alltid vil være å undersøke alle de variablene som kan tenkes å ha innflytelse på problemstillingen vi ønsker å undersøke. Men også her vil både tids- og kostnadsfaktoren gjøre at vi ofte må begrense oss. Dessuten er det heller ikke sikkert at vi kjenner til alle de variablene som kan tenkes å påvirke problemstillingen vår. Som regel vil vi derfor måtte bestemme oss for hvilke variabler vi anser å være de viktigste, og glemme resten

Et intensivt forskningsopplegg vil si at undersøkelsen bygger på hele det teoretiske universet (alle enhetene), og alle tenkelige variabler som kan tenkes å påvirke problem-stillingen. Et ekstensivt opplegg vil si at vi har trukket et utvalg m.h.t antall enheter og -variabler. Vi undersøker med andre ord ikke alle enhetene i det teoretiske universet, og heller ikke alle de variablene som kan tenke seg å påvirke resultatet.
Eksempel på intensive opplegg er når studier av et bestemt fenomen i en bestemt bedrift. Meningsmålinger og andre spørreundersøkelser er eksempler på ekstensive opplegg. Diagrammet under er en god illustrasjon på hva som er forskjellen mellom et intensivt- og et ekstensivt forskningsopplegg .

De aller fleste forskningsopplegg vil være av ekstensiv art. Det betyr at vi må trekke et utvalg for å komme frem til de enhetene som vi skal undersøke direkte. Det finnes imidlertid ikke noe fasitsvar på hvor mange som må være med i en undersøkelse for at det skal bli representativ (gyldig). Men det sier seg selv at jo flere som er med, jo større blir også sannsynligheten for statistisk inferens.