من الناحية الفنية ، لا تتطلب العينة التمثيلية إلا نسبة مئوية من السكان الإحصائيين ضرورية لتكرار الجودة أو الخاصية التي تتم دراستها أو تحليلها قدر الإمكان. على سبيل المثال ، في مجتمع يبلغ عدد سكانه 1000 نسمة ويتكون من 600 رجل و 400 امرأة تستخدم في تحليل اتجاهات الشراء حسب الجنس ، يمكن أن تتكون العينة التمثيلية من مجرد خمسة أعضاء وثلاثة رجال وامرأتين ، أو 0.5 في المئة من تعداد السكان. ومع ذلك ، في حين أن هذه العينة تمثيلية اسميا من أكبر عدد من السكان ، فمن المرجح أن يؤدي إلى درجة عالية من الخطأ أو التحيز أخذ العينات عند إجراء استنتاجات بشأن أكبر عدد من السكان لأنها صغيرة جدا.
تحيز أخذ العينات هو نتيجة لا مفر منها لاستخدام عينات لتحليل مجموعة أكبر. الحصول على البيانات منها هو عملية محدودة وغير كاملة بطبيعتها. ولكن نظرًا لأنه من الضروري في كثير من الأحيان نظرًا لمحدودية الموارد المتاحة ، يستخدم المحللون الاقتصاديون أساليب يمكن أن تقلل من تحيز أخذ العينات إلى مستويات لا تذكر إحصائيًا. في حين أن أخذ العينات التمثيلية هو واحد من أكثر الطرق فعالية المستخدمة للحد من التحيز ، فإنه في كثير من الأحيان لا يكفي للقيام بذلك بما فيه الكفاية الخاصة به.
تتمثل إحدى الإستراتيجيات المستخدمة بالاقتران مع أخذ العينات التمثيلية في التأكد من أن العينة كبيرة بما يكفي لتقليل الخطأ على النحو الأمثل. بينما ، بشكل عام ، كلما كانت المجموعة الفرعية أكبر ، كلما زاد احتمال تقليل الخطأ ، في وقت معين ، يصبح التخفيض في حده الأدنى بحيث لا يبرر المصاريف الإضافية اللازمة لتكبير العينة.
مثلما لا يكفي استخدام عينة تمثيلية تقنيًا ولكن صغيرة الحجم لتقليل تحيز العينات من تلقاء نفسها ، فإن مجرد اختيار مجموعة كبيرة دون أخذ التمثيل في الاعتبار قد يؤدي إلى نتائج معيبة أكثر من استخدام عينة تمثيلية صغيرة. بالعودة إلى المثال أعلاه ، فإن مجموعة من 600 من الذكور عديمة الجدوى من الناحية الإحصائية عند تحليل الاختلافات بين الجنسين في اتجاهات الشراء.
