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Técnicamente, una muestra representativa solo requiere cualquier porcentaje de la población estadística necesaria para replicar lo más posible la calidad o característica que se estudia o analiza. Por ejemplo, en una población de 1 000 que se compone de 600 hombres y 400 mujeres que se utilizan en un análisis de las tendencias de compra por sexo, una muestra representativa puede consistir en apenas cinco miembros, tres hombres y dos mujeres, o 0. 5 por ciento de la población. Sin embargo, aunque esta muestra es nominalmente representativa de la población más grande, es probable que resulte en un alto grado de error de muestreo o sesgo al hacer inferencias con respecto a la población más grande porque es muy pequeña.

El sesgo de muestreo es una consecuencia inevitable del empleo de muestras para analizar un grupo más grande. Obtener datos de ellos es un proceso limitado e incompleto por su propia naturaleza. Pero debido a que a menudo es necesario dada la limitada disponibilidad de recursos, los analistas económicos emplean métodos que pueden reducir el sesgo de muestreo a niveles estadísticamente insignificantes. Si bien el muestreo representativo es uno de los métodos más efectivos utilizados para reducir el sesgo, a menudo no es suficiente hacerlo de manera suficiente.

Una estrategia utilizada en combinación con muestreo representativo es asegurarse de que la muestra sea lo suficientemente grande como para reducir el error de manera óptima. Y aunque, en general, cuanto mayor sea el subgrupo, es más probable que se reduzca el error, en cierto punto, la reducción se vuelve tan mínima que no justifica el gasto adicional necesario para agrandar la muestra.

Así como el uso de una muestra técnicamente representativa pero pequeña no es suficiente para reducir el sesgo de muestreo, simplemente elegir un grupo grande sin tener en cuenta la representación puede conducir a resultados incluso más erróneos que usar la muestra representativa pequeña. Volviendo al ejemplo anterior, un grupo de 600 hombres es estadísticamente inútil por sí solo al analizar las diferencias de género en las tendencias de compra.