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Una muestra representativa, como cualquier otro tipo de muestra, por su propia naturaleza conduce a un grado de sesgo de muestreo, o error de muestreo. Los análisis que se basan en datos adquiridos de cualquier muestra no pueden ser tan precisos como los análisis que utilizan datos de toda la población o todos los factores o instancias de los que se extrajo la muestra. Sin embargo, por razones financieras y limitaciones de tiempo, el uso de muestras a menudo es necesario, y el uso de ciertos tipos de muestras, entre ellas muestras representativas, reduce en gran medida el sesgo de muestreo de un estudio y permite un mayor grado de confianza en la toma de muestras. inferencias estadísticas sobre la población más grande, factores o instancias.

El uso de muestras representativas es uno de los métodos más efectivos para reducir el sesgo de muestreo. Una muestra representativa representa o representa con precisión la población más grande, los factores o instancias bajo estudio según las características o cualidades bajo examen. Por ejemplo, si un análisis implica las preferencias de una población de consumidores en un área determinada según el sexo, la proporción hombre-mujer de la muestra representativa es lo más cercana posible a la relación hombre-mujer de toda la población de consumidores.

Usar el método de muestreo representativo solo no es suficiente para garantizar que el sesgo sea insignificante, especialmente cuando se hacen inferencias a partir de los resultados de la muestra con respecto a la población más grande. El muestreo aleatorio de la población general también es importante. En el muestreo aleatorio, cada miembro de la población más grande tiene las mismas posibilidades de ser elegido. Usando el ejemplo anterior, si la población de consumidores está compuesta por consumidores en un estado específico, pero la muestra se elige de solo dos condados, entonces es más probable que la muestra sea sesgada porque los compradores de otros condados no tuvieron las mismas oportunidades de representación. El tamaño del grupo también se puede calcular de manera óptima para reducir el sesgo de muestreo.