a:

Teknisk krever en representativ prøve bare hva som helst prosentandel av den statistiske befolkningen er nødvendig for å replikere så godt som mulig kvaliteten eller karakteristikken som studeres eller analyseres. For eksempel, i en befolkning på 1 000 som består av 600 menn og 400 kvinner brukt i en analyse av kjøp av trender etter kjønn, kan et representativt utvalg bestå av bare fem medlemmer, tre menn og to kvinner eller 0. 5 prosent av befolkningen. Imidlertid, mens denne prøven er nominelt representativ for den større befolkningen, vil det trolig føre til en høy grad av prøvetakingsfeil eller forspenning når det gjøres avledninger angående den større befolkningen fordi den er så liten.

Sampling bias er en uunngåelig konsekvens av å bruke prøver for å analysere en større gruppe. Å skaffe data fra dem er en prosess som er begrenset og ufullstendig av sin natur. Men fordi det er så ofte nødvendig med tanke på den begrensede tilgjengeligheten av ressurser, benytter økonomiske analytikere metoder som kan redusere samplingsforstyrrelser til statistisk ubetydelige nivåer. Mens representativ prøvetaking er en av de mest effektive metodene som brukes til å redusere bias, er det ofte ikke nok til å gjøre det tilstrekkelig sin egen.

En strategi som brukes i kombinasjon med representativ prøvetaking, sørger for at prøven er stor nok til å optimalisere feilen. Og mens generelt, jo større undergruppen er, desto mer sannsynlig at feilen blir redusert, blir reduksjonen så liten at det ikke begrunner den ekstra utgiften som er nødvendig for å gjøre prøven større.

På samme måte som bruken av et teknisk representativt, men lite eksempel ikke er nok til å redusere prøvetrykkspenningen på egenhånd, kan man bare velge en stor gruppe uten å ta hensyn til representasjon, føre til enda mer feilresultat enn å bruke det lille representative prøven. Tilbake til eksemplet ovenfor er en gruppe på 600 menn statistisk ubrukelig på egen hånd når man analyserer kjønnsforskjeller i å kjøpe trender.