Secara teknis, sampel yang representatif hanya memerlukan persentase populasi statistik berapa pun yang diperlukan untuk mereplikasi sedekat mungkin kualitas atau karakteristik yang sedang dipelajari atau dianalisis. Misalnya, dalam populasi 1.000 yang terdiri dari 600 pria dan 400 wanita yang digunakan dalam analisis tren pembelian berdasarkan gender, sampel yang representatif dapat terdiri dari hanya lima anggota, tiga pria dan dua wanita, atau 0, 5 persen dari populasi. Namun, sementara sampel ini secara nominal mewakili populasi yang lebih besar, sampel ini cenderung menghasilkan tingkat kesalahan pengambilan sampel yang tinggi atau bias ketika membuat kesimpulan mengenai populasi yang lebih besar karena jumlahnya sangat kecil.
Bias pengambilan sampel adalah konsekuensi yang tak terhindarkan dari penggunaan sampel untuk menganalisis kelompok yang lebih besar. Memperoleh data dari mereka adalah proses yang terbatas dan tidak lengkap sesuai sifatnya. Tetapi karena sering diperlukan mengingat ketersediaan sumber daya yang terbatas, analis ekonomi menggunakan metode yang dapat mengurangi bias pengambilan sampel ke tingkat yang dapat diabaikan secara statistik. Sementara pengambilan sampel representatif adalah salah satu metode paling efektif yang digunakan untuk mengurangi bias, sering kali tidak cukup untuk melakukannya sendiri.
Salah satu strategi yang digunakan dalam kombinasi dengan representatif sampling adalah memastikan bahwa sampel cukup besar untuk mengurangi kesalahan secara optimal. Dan sementara, secara umum, semakin besar subkelompok, semakin besar kemungkinan kesalahan berkurang, pada titik tertentu, pengurangan menjadi sangat minim sehingga tidak membenarkan biaya tambahan yang diperlukan untuk membuat sampel lebih besar.
Seperti halnya penggunaan sampel yang representatif secara teknis tetapi sangat kecil tidak cukup untuk mengurangi bias pengambilan sampel sendiri, hanya dengan memilih grup besar tanpa memperhitungkan representasi dapat menyebabkan hasil yang lebih cacat daripada menggunakan sampel representatif kecil. Kembali ke contoh di atas, sekelompok 600 laki-laki secara statistik tidak berguna sendiri ketika menganalisis perbedaan gender dalam tren pembelian.
