Tecnicamente, uma amostra representativa requer apenas a porcentagem da população estatística necessária para replicar o mais próximo possível a qualidade ou característica que está sendo estudada ou analisada. Por exemplo, em uma população de 1.000 composta por 600 homens e 400 mulheres usadas em uma análise das tendências de compra por gênero, uma amostra representativa pode consistir em meros cinco membros, três homens e duas mulheres, ou 0, 5% da população. população. No entanto, embora essa amostra seja nominalmente representativa da população maior, é provável que ela resulte em um alto grau de erro ou viés de amostragem ao fazer inferências em relação à população maior por ser muito pequena.
O viés de amostragem é uma consequência inevitável do emprego de amostras para analisar um grupo maior. Obter dados deles é um processo limitado e incompleto por sua própria natureza. Porém, como muitas vezes é necessário, dada a disponibilidade limitada de recursos, os analistas econômicos empregam métodos que podem reduzir o viés de amostragem a níveis estatisticamente desprezíveis. Embora a amostragem representativa seja um dos métodos mais eficazes usados para reduzir o viés, muitas vezes não é suficiente fazê-lo o suficiente.
Uma estratégia usada em combinação com a amostragem representativa é garantir que a amostra seja grande o suficiente para reduzir otimamente o erro. E, embora, em geral, quanto maior o subgrupo, maior a probabilidade de o erro ser reduzido, em um determinado momento, a redução se torna tão mínima que não justifica a despesa adicional necessária para aumentar a amostra.
Assim como o uso de uma amostra tecnicamente representativa, mas minúscula, não é suficiente para reduzir o viés de amostragem por conta própria, simplesmente escolher um grupo grande sem levar em consideração a representação pode levar a resultados ainda mais falhos do que usar a amostra representativa pequena. Voltando ao exemplo acima, um grupo de 600 homens é estatisticamente inútil por si só ao analisar as diferenças de gênero nas tendências de compra.
