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Technisch gesehen erfordert eine repräsentative Stichprobe nur einen beliebigen Prozentsatz der statistischen Grundgesamtheit, um die Qualität oder Charakteristik, die untersucht oder analysiert wird, so genau wie möglich zu replizieren. Bei einer Bevölkerung von 1 000, die sich aus 600 Männern und 400 Frauen zusammensetzt, die in einer Analyse der Kauftrends nach Geschlecht verwendet werden, kann eine repräsentative Stichprobe beispielsweise aus nur fünf Mitgliedern, drei Männern und zwei Frauen oder 0 bestehen. 5 Prozent der Bevölkerung. Während diese Stichprobe nominell repräsentativ für die größere Population ist, wird sie wahrscheinlich zu einem hohen Grad an Stichprobenfehler oder Verzerrung führen, wenn Rückschlüsse auf die größere Population gemacht werden, weil sie so klein ist.

Die Abtastverzerrung ist eine unvermeidliche Folge der Verwendung von Stichproben zur Analyse einer größeren Gruppe. Daten von ihnen zu erhalten ist ein Prozess, der von Natur aus begrenzt und unvollständig ist. Aber weil es angesichts der begrenzten Verfügbarkeit von Ressourcen so oft notwendig ist, wenden Wirtschaftsanalysten Methoden an, die den Sampling-Bias auf statistisch vernachlässigbare Niveaus reduzieren können. Während die repräsentative Stichprobe eine der wirksamsten Methoden ist, um Verzerrungen zu reduzieren, reicht es oft nicht aus, dies in ausreichendem Maße zu tun.

Eine Strategie, die in Kombination mit repräsentativen Stichproben verwendet wird, ist sicherzustellen, dass die Stichprobe groß genug ist, um Fehler optimal zu reduzieren. Und während, im Allgemeinen, je größer die Untergruppe ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass der Fehler an einem bestimmten Punkt verringert wird, so dass die Reduktion so minimal wird, dass sie nicht den zusätzlichen Aufwand rechtfertigt, der notwendig ist, um die Stichprobe zu vergrößern.

Ebenso wie die Verwendung einer technisch repräsentativen, aber winzigen Stichprobe nicht ausreicht, um die Stichprobenverzerrung selbst zu reduzieren, kann die einfache Auswahl einer großen Gruppe ohne Berücksichtigung der Darstellung zu noch fehlerhafteren Ergebnissen führen als die Verwendung der kleinen repräsentativen Stichprobe. Zurück zum obigen Beispiel ist eine Gruppe von 600 Männern statistisch nutzlos, wenn sie geschlechtsspezifische Unterschiede in Kauftrends analysieren.