a:

Secara teknikal, sampel perwakilan hanya memerlukan apa sahaja peratusan penduduk statistik yang diperlukan untuk meniru sama ada mungkin kualiti atau ciri yang dikaji atau dianalisis. Sebagai contoh, dalam populasi 1, 000 yang terdiri daripada 600 orang lelaki dan 400 wanita yang digunakan dalam analisis trend membeli mengikut jantina, sampel wakil boleh terdiri daripada hanya lima ahli, tiga lelaki dan dua wanita, atau 0. 5 peratus daripada penduduk. Walau bagaimanapun, sementara sampel ini mewakili secara nominal populasi yang lebih besar, kemungkinan besar akan mengakibatkan kesilapan atau kesilapan pensampelan yang tinggi apabila membuat kesimpulan mengenai penduduk yang lebih besar kerana ia sangat kecil.

Bias sampling adalah akibat yang tidak dapat dielakkan menggunakan sampel untuk menganalisis kumpulan yang lebih besar. Mendapatkan data daripada mereka adalah proses yang terhad dan tidak lengkap oleh sifatnya. Tetapi kerana ia sering diperlukan memandangkan ketersediaan sumber yang terhad, penganalisis ekonomi menggunakan kaedah yang dapat mengurangkan berat sebelah pengambilan ke tahap yang tidak dapat dielakkan secara statistik. Walaupun pensampelan perwakilan adalah salah satu kaedah yang paling berkesan untuk mengurangkan berat sebelah, ia sering tidak mencukupi untuk melakukannya dengan cukup.

Satu strategi yang digunakan dalam kombinasi dengan sampel perwakilan adalah memastikan sampel itu cukup besar untuk mengurangkan kesilapan secara optimum. Dan sementara, pada umumnya, semakin besar subkumpulan, kemungkinan besar kesalahan itu dikurangkan, pada titik tertentu, pengurangan menjadi sangat minim sehingga tidak membenarkan perbelanjaan tambahan yang diperlukan untuk membuat sampel lebih besar.

Sama seperti penggunaan wakil teknikal tetapi sampel kecil tidak mencukupi untuk mengurangkan berat sebelah pengambilan secara sendiri, hanya memilih satu kumpulan besar tanpa mengambil kira perwakilan boleh menyebabkan keputusan yang lebih buruk daripada menggunakan sampel wakil kecil. Kembali ke contoh di atas, sekumpulan 600 lelaki secara statistik tidak berguna secara sendiri apabila menganalisis perbezaan gender dalam trend membeli.