为了评估抽样技术的性能，开发者通常关注三个关键标准：准确性、计算效率和偏差-方差权衡。准确性衡量抽样数据代表原始总体或数据集的程度。例如，在分层抽样中，确保亚组（层）得到成比例的代表可以提高统计估计的可靠性。计算效率是指生成样本所需的时间和资源——像水库抽样这样的技术因其能够以最小的内存处理大型数据集而受到重视。偏差-方差权衡涉及平衡代表性不足（偏差）和过度拟合（方差）。诸如随机欠采样之类的方法可能会降低计算成本，但会因丢弃有意义的数据而引入偏差，而过采样（例如，SMOTE）可能会通过创建不泛化的合成数据点来增加方差。
具体的指标和测试有助于量化性能。例如，在评估蒙特卡洛方法时，开发者可能会测量收敛速度（样本均值接近总体均值的速度）或使用诸如 Kolmogorov-Smirnov 检验之类的统计测试来比较样本和总体分布。在机器学习中，分层 k 折交叉验证可以评估抽样方法是否保留了不平衡数据集中的类别分布。自举法是另一个例子：它的性能通常通过它产生的置信区间来判断——具有准确覆盖率的较窄区间表明更好的可靠性。这些指标提供了比较技术的具体方法，例如根据调查结果中的误差幅度来判断聚类抽样与系统抽样。
实际实施的考虑因素也很重要。开发者必须权衡理论性能和实际约束之间的关系。例如，拉丁超立方抽样 (LHS) 在模拟的高维空间中表现出色，但需要仔细划分，这对于流式数据可能不可行。同样，对于复杂分布，诸如拒绝抽样之类的技术可能效率低下，而马尔可夫链蒙特卡洛 (MCMC) 方法虽然功能强大，但需要大量的计算资源。诸如 Python 的 scikit-learn 或 imbalanced-learn 库之类的工具提供了内置的抽样方法，允许开发者对运行时和内存使用情况进行基准测试。最终，最好的技术取决于问题上下文——是优先考虑速度、准确性还是可扩展性——并通过针对特定领域的基准进行迭代测试来进行验证。