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तकनीकी तौर पर, प्रतिनिधि के नमूने के लिए जरूरी है कि सांख्यिकीय आबादी का कुछ भी प्रतिशत जरूरी हो सके ताकि गुणवत्ता या विशेषता का अध्ययन किया जा सके या उनका विश्लेषण किया जा सके। उदाहरण के लिए, 1, 000 की आबादी में, 600 पुरुष और 400 महिलाओं के लिंग के रुझान को खरीदने के विश्लेषण में इस्तेमाल किया जाता है, एक प्रतिनिधि नमूना में मात्र पांच सदस्य, तीन पुरुष और दो महिलाएं, या 0 हो सकते हैं। जनसंख्या का 5 प्रतिशत हालांकि, जबकि यह नमूना बड़ी आबादी का नाममात्र प्रतिनिधि है, बड़ी आबादी के बारे में जानकारी लेने के दौरान, यह नमूनाकरण त्रुटि या पूर्वाग्रह के उच्च स्तर का परिणाम होने की संभावना है क्योंकि यह बहुत छोटा है

नमूनाकरण का एक बड़ा समूह का विश्लेषण करने के लिए नमूनों को नियोजित करने का एक अपरिहार्य परिणाम है। उनमें से डेटा प्राप्त करना एक ऐसी प्रक्रिया है जो उसके स्वभाव से सीमित और अधूरी है। लेकिन क्योंकि संसाधनों की सीमित उपलब्धता को देखते हुए यह अक्सर आवश्यक होता है, क्योंकि आर्थिक विश्लेषकों ने ऐसे तरीकों का इस्तेमाल किया है जो सांख्यिकीय रूप से नगण्य स्तरों पर नमूनाकरण पूर्वाग्रह को कम कर सकते हैं। जबकि प्रतिनिधि नमूनाकरण पूर्वाग्रह को कम करने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले सबसे प्रभावी तरीकों में से एक है, ऐसा अक्सर पर्याप्त रूप से अपने स्वयं के लिए पर्याप्त नहीं है।

प्रतिनिधि नमूनाकरण के साथ संयोजन में उपयोग की जाने वाली एक रणनीति यह सुनिश्चित कर रही है कि नमूना त्रुटि को बेहतर ढंग से कम करने के लिए पर्याप्त है और जब सामान्य तौर पर, उप-समूह में बड़ा होता है, तो निश्चित रूप से त्रुटि कम हो जाती है, निश्चित तौर पर कमी इतना कम हो जाती है कि यह नमूना बड़ा बनाने के लिए आवश्यक अतिरिक्त व्यय का औचित्य नहीं करता।

बस एक तकनीकी प्रतिनिधि का उपयोग करने के साथ-साथ छोटे नमूना अपने आप पर नमूनाकरण पूर्वाग्रह को कम करने के लिए पर्याप्त नहीं है, बस एक बड़े समूह को चुनने के बिना किसी भी बड़े समूह का चयन करने से छोटे प्रतिनिधि नमूने का उपयोग करने से भी अधिक दोषपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। ऊपर दिए गए उदाहरण पर लौटने पर, 600 पुरुषों का एक समूह अपने आप पर सांख्यिकीय रूप से बेकार है जब रुझानों को खरीदने में लिंग के अंतर का विश्लेषण करते हैं।