Técnicamente, una muestra representativa requiere solo el porcentaje de la población estadística que sea necesario para replicar lo más posible la calidad o característica que se estudia o analiza. Por ejemplo, en una población de 1, 000 que se compone de 600 hombres y 400 mujeres que se utilizan en un análisis de las tendencias de compra por género, una muestra representativa puede consistir en solo cinco miembros, tres hombres y dos mujeres, o 0.5 por ciento del población. Sin embargo, si bien esta muestra es nominalmente representativa de la población más grande, es probable que produzca un alto grado de error de muestreo o sesgo al hacer inferencias con respecto a la población más grande porque es muy pequeña.
El sesgo de muestreo es una consecuencia inevitable de emplear muestras para analizar un grupo más grande. Obtener datos de ellos es un proceso limitado e incompleto por su propia naturaleza. Pero debido a que a menudo es necesario dada la disponibilidad limitada de recursos, los analistas económicos emplean métodos que pueden reducir el sesgo de muestreo a niveles estadísticamente insignificantes. Si bien el muestreo representativo es uno de los métodos más efectivos utilizados para reducir el sesgo, a menudo no es suficiente para hacerlo por sí solo.
Una estrategia utilizada en combinación con un muestreo representativo es asegurarse de que la muestra sea lo suficientemente grande como para reducir de manera óptima el error. Y si bien, en general, cuanto más grande es el subgrupo, más probable es que se reduzca el error, en cierto punto, la reducción se vuelve tan mínima que no justifica el gasto adicional necesario para agrandar la muestra.
Así como el uso de una muestra técnicamente representativa pero pequeña no es suficiente para reducir el sesgo de muestreo por sí solo, simplemente elegir un grupo grande sin tener en cuenta la representación puede conducir a resultados aún más defectuosos que usar la muestra representativa pequeña. Volviendo al ejemplo anterior, un grupo de 600 hombres es estadísticamente inútil por sí solo al analizar las diferencias de género en las tendencias de compra.
