a:

Un campione rappresentativo, come qualsiasi altro tipo di campione, per sua stessa natura porta ad un certo grado di errore di campionamento o errore di campionamento. Le analisi che si basano su dati acquisiti da un campione non possono essere esatti come le analisi usando dati provenienti da tutta la popolazione o tutti i fattori o istanze da cui è stato prelevato il campione. Tuttavia, per ragioni finanziarie e per periodi di tempo, è spesso necessario utilizzare campioni e l'utilizzo di determinati tipi di campioni, tra i quali campioni rappresentativi, riduce notevolmente il grado di polarizzazione del campionamento di uno studio e consente un maggior grado di fiducia nel inferenze statistiche sulla popolazione più grande, fattori o istanze.

Utilizzando campioni rappresentativi è uno dei metodi più efficaci per ridurre la bias di campionamento. Un campione rappresentativo mostra o rappresenta la più grande popolazione, i fattori o le istanze in esame in base alle caratteristiche o alle qualità in esame. Ad esempio, se un'analisi comporta preferenze di una popolazione di consumatori in una determinata area secondo il sesso, il rapporto maschio-femmina del campione rappresentativo è il più vicino possibile al rapporto maschio-femmina dell'intera popolazione consumer.

L'utilizzo del metodo di campionamento rappresentativo da sola non è sufficiente per garantire che la bias sia trascurabile, soprattutto quando si deduce le risultanze del campione per quanto riguarda la popolazione più grande. Il campionamento casuale della popolazione generale è anche importante. Nel campionamento casuale, ogni membro della popolazione più grande ha la stessa possibilità di essere scelto. Utilizzando l'esempio sopra, se la popolazione dei consumatori è costituita da consumatori in uno stato specifico, ma il campione è scelto in sole due contee, allora il campione è più probabile per essere bias perché gli acquirenti provenienti da altre contee non hanno pari possibilità di rappresentazione. La dimensione del gruppo può anche essere calcolata in modo ottimale per ridurre la polarizzazione del campionamento.