तकनीकी रूप से, एक प्रतिनिधि नमूने के लिए केवल उतना ही आवश्यक होता है जितना कि सांख्यिकीय जनसंख्या के प्रतिशत का अध्ययन या विश्लेषण किया जा रहा है, गुणवत्ता या विशेषता को जितना संभव हो उतना निकटता से दोहराने के लिए आवश्यक है। उदाहरण के लिए, 1, 000 की आबादी में जो 600 पुरुषों और 400 महिलाओं से बनी होती है, जो लिंग द्वारा रुझानों को खरीदने के विश्लेषण में उपयोग किया जाता है, एक प्रतिनिधि नमूने में केवल पांच सदस्य, तीन पुरुष और दो महिलाएं या 0.5 प्रतिशत शामिल हो सकते हैं। आबादी। हालांकि, जबकि यह नमूना बड़ी आबादी का प्रमुख प्रतिनिधि है, लेकिन बड़ी आबादी के संबंध में निष्कर्ष बनाते समय नमूना त्रुटि या पूर्वाग्रह का एक उच्च स्तर होने की संभावना है क्योंकि यह बहुत छोटा है।
नमूनाकरण पूर्वाग्रह एक बड़े समूह का विश्लेषण करने के लिए नमूनों को नियोजित करने का एक अपरिहार्य परिणाम है। उनसे डेटा प्राप्त करना एक ऐसी प्रक्रिया है जो बहुत ही स्वभाव से सीमित और अधूरी है। लेकिन क्योंकि यह अक्सर संसाधनों की सीमित उपलब्धता को देखते हुए आवश्यक होता है, आर्थिक विश्लेषक ऐसे तरीकों को नियुक्त करते हैं जो नमूनाकरण पूर्वाग्रह को सांख्यिकीय रूप से नकारात्मक स्तर तक कम कर सकते हैं। जबकि प्रतिनिधि नमूनाकरण पूर्वाग्रह को कम करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है, यह अक्सर ऐसा करने के लिए पर्याप्त रूप से पर्याप्त नहीं है।
प्रतिनिधि नमूने के साथ संयोजन में उपयोग की जाने वाली एक रणनीति यह सुनिश्चित कर रही है कि नमूना त्रुटि को कम करने के लिए पर्याप्त बड़ा है। और जबकि, सामान्य तौर पर, उपसमूह जितना बड़ा होता है, उतनी अधिक संभावना है कि त्रुटि कम हो जाती है, एक निश्चित बिंदु पर, कमी इतनी कम हो जाती है कि यह नमूना को बड़ा बनाने के लिए आवश्यक अतिरिक्त व्यय का औचित्य नहीं करता है।
जिस तरह एक तकनीकी रूप से प्रतिनिधि का उपयोग किया जाता है, लेकिन छोटे नमूने अपने आप नमूना लेने के पूर्वाग्रह को कम करने के लिए पर्याप्त नहीं है, बस एक बड़े समूह को प्रतिनिधित्व में शामिल किए बिना चुनने से छोटे प्रतिनिधि नमूने का उपयोग करने की तुलना में और भी अधिक त्रुटिपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। ऊपर के उदाहरण पर लौटते हुए, 600 पुरुषों का एक समूह सांख्यिकीय रूप से बेकार है जब रुझानों को खरीदने में लिंग अंतर का विश्लेषण किया जाता है।
