a:

Contoh perwakilan, seperti mana-mana jenis sampel yang lain, dengan sifatnya yang mengarah ke tahap berat sebelah percampuran, atau ralat sampling. Analisis yang bergantung kepada data yang diambil dari mana-mana sampel tidak boleh tepat seperti analisis menggunakan data dari seluruh populasi, atau semua faktor atau contoh, dari mana sampel diambil. Walau bagaimanapun, untuk sebab-sebab kewangan dan kekangan masa, menggunakan sampel sering diperlukan, dan penggunaan beberapa jenis sampel, di antara mereka sampel wakil, sangat mengurangkan tahap bias sampel kajian dan membolehkan tahap keyakinan yang lebih besar dalam membuat kesimpulan statistik mengenai populasi, faktor atau kejadian yang lebih besar.

AD:

Menggunakan sampel perwakilan adalah salah satu kaedah yang paling berkesan untuk mengurangkan berat sebelah percampuran. Contoh perwakilan secara tepat menggambarkan atau mewakili populasi, faktor atau kejadian yang lebih besar di bawah kajian mengikut ciri atau kualiti yang diperiksa. Sebagai contoh, jika analisis melibatkan keutamaan populasi pengguna di kawasan tertentu mengikut jantina, nisbah lelaki-perempuan sampel wakil adalah sedekat mungkin kepada nisbah lelaki-perempuan bagi keseluruhan populasi pengguna.

AD:

Menggunakan kaedah pensampelan wakil sahaja tidak mencukupi untuk memastikan bias diabaikan, terutamanya apabila membuat kesimpulan dari hasil sampel mengenai penduduk yang lebih besar. Sampel rawak dari populasi umum juga penting. Dalam persampelan rawak, setiap ahli populasi yang lebih besar mempunyai peluang yang sama untuk dipilih. Menggunakan contoh di atas, jika populasi pengguna terdiri daripada pengguna dalam keadaan tertentu, tetapi sampel dipilih dari hanya dua daerah, maka sampel lebih cenderung bias kerana pembeli dari daerah lain tidak mempunyai peluang yang sama perwakilan. Saiz kumpulan juga boleh dikira secara optimum untuk mengurangkan berat sebelah percampuran.

AD: