Về mặt kỹ thuật, một mẫu đại diện chỉ yêu cầu bất kỳ tỷ lệ phần trăm dân số thống kê nào là cần thiết để sao chép càng gần càng tốt chất lượng hoặc đặc tính được nghiên cứu hoặc phân tích. Ví dụ, trong một dân số 1.000 gồm 600 nam và 400 nữ được sử dụng trong phân tích xu hướng mua theo giới tính, một mẫu đại diện có thể chỉ gồm năm thành viên, ba nam và hai nữ, hoặc 0, 5% dân số. Tuy nhiên, trong khi mẫu này là đại diện trên danh nghĩa của dân số lớn hơn, nó có khả năng dẫn đến sai số hoặc sai lệch mẫu cao khi đưa ra các suy luận về dân số lớn hơn vì nó quá nhỏ.
Sai lệch lấy mẫu là hậu quả không thể tránh khỏi của việc sử dụng các mẫu để phân tích một nhóm lớn hơn. Lấy dữ liệu từ họ là một quá trình bị giới hạn và không đầy đủ bởi chính bản chất của nó. Nhưng bởi vì nó rất cần thiết với sự hạn chế về nguồn lực, các nhà phân tích kinh tế sử dụng các phương pháp có thể làm giảm độ lệch lấy mẫu xuống mức không đáng kể về mặt thống kê. Mặc dù lấy mẫu đại diện là một trong những phương pháp hiệu quả nhất được sử dụng để giảm sai lệch, nhưng nó thường không đủ để làm như vậy đủ.
Một chiến lược được sử dụng kết hợp với lấy mẫu đại diện là đảm bảo rằng mẫu đủ lớn để giảm tối ưu lỗi. Và trong khi, nói chung, nhóm con càng lớn thì khả năng giảm lỗi càng cao, tại một thời điểm nhất định, mức giảm trở nên tối thiểu đến mức không chứng minh được chi phí bổ sung cần thiết để làm cho mẫu lớn hơn.
Giống như việc sử dụng một đại diện kỹ thuật nhưng mẫu nhỏ không đủ để tự giảm độ lệch mẫu, chỉ cần chọn một nhóm lớn mà không tính đến đại diện có thể dẫn đến kết quả thậm chí còn thiếu sót hơn so với sử dụng mẫu đại diện nhỏ. Quay trở lại ví dụ trên, một nhóm gồm 600 nam giới hoàn toàn vô dụng khi phân tích sự khác biệt về giới trong xu hướng mua hàng.
