Технически репрезентативная выборка требует только того процента статистической совокупности, который необходим для максимально точного воспроизведения качества или характеристики, которая изучается или анализируется. Например, в населении 1000 человек, состоящем из 600 мужчин и 400 женщин, которые используются для анализа тенденций покупок по полу, репрезентативная выборка может состоять из пяти членов, трех мужчин и двух женщин, или 0, 5 процента от общей численности населения. Население. Тем не менее, хотя эта выборка номинально представляет большую популяцию, она, вероятно, приведет к высокой степени ошибки выборки или смещения при выполнении выводов относительно большей популяции, поскольку она очень мала.
Смещение выборки является неизбежным следствием использования образцов для анализа большой группы. Получение данных от них - процесс, который ограничен и неполон по своей природе. Но поскольку это так часто необходимо, учитывая ограниченную доступность ресурсов, экономические аналитики используют методы, которые могут снизить уклон выборки до статистически незначительного уровня. Несмотря на то, что репрезентативная выборка является одним из наиболее эффективных методов, используемых для уменьшения систематической ошибки, часто этого недостаточно для того, чтобы сделать это в достаточной степени самостоятельно.
Одна стратегия, используемая в сочетании с репрезентативной выборкой, заключается в том, чтобы убедиться, что выборка достаточно велика, чтобы оптимально уменьшить погрешность. И хотя, как правило, чем больше подгруппа, тем больше вероятность того, что ошибка уменьшается, в определенный момент это уменьшение становится настолько минимальным, что не оправдывает дополнительных затрат, необходимых для увеличения выборки.
Точно так же, как использование технически репрезентативной, но крошечной выборки недостаточно для самостоятельного уменьшения смещения выборки, просто выбор большой группы без учета представления может привести к еще более ошибочным результатам, чем использование небольшой репрезентативной выборки. Возвращаясь к приведенному выше примеру, группа из 600 мужчин сама по себе статистически бесполезна при анализе гендерных различий в тенденциях покупки.
