a:

Một mẫu đại diện, giống bất kỳ loại mẫu nào khác, do bản chất của nó dẫn đến một mức độ sai lệch lấy mẫu, hay sai số lấy mẫu. Các phân tích dựa vào dữ liệu thu được từ bất kỳ mẫu nào có thể không chính xác như các phân tích sử dụng dữ liệu từ toàn bộ dân cư, hoặc tất cả các yếu tố hoặc trường hợp, từ đó lấy mẫu. Tuy nhiên, vì lý do tài chính và thời gian, việc sử dụng mẫu thường cần thiết và việc sử dụng một số loại mẫu, ví dụ mẫu đại diện, làm giảm đáng kể mức độ thiên lệch lấy mẫu của một nghiên cứu và cho phép tạo ra sự tự tin các kết luận thống kê về dân số lớn, các yếu tố hoặc trường hợp.

Sử dụng các mẫu đại diện là một trong những phương pháp hiệu quả nhất để giảm sự thiên lệch lấy mẫu. Một mẫu đại diện mô tả chính xác hoặc đại diện cho số dân, các yếu tố hoặc các trường hợp được nghiên cứu theo các đặc điểm hoặc phẩm chất được kiểm tra. Ví dụ, nếu một phân tích liên quan đến sự ưa thích của một dân số người tiêu dùng trong một khu vực nhất định theo giới thì tỷ số nam nữ trong mẫu đại diện càng gần với tỷ số nam-nữ của toàn bộ dân cư tiêu dùng.

Chỉ sử dụng phương pháp lấy mẫu đại diện thì không đủ để đảm bảo sự thiên lệch là không đáng kể, đặc biệt khi đưa ra kết luận từ kết quả của mẫu đối với số dân lớn hơn. Việc lấy mẫu ngẫu nhiên từ dân số nói chung cũng rất quan trọng. Trong việc lấy mẫu ngẫu nhiên, mỗi thành viên trong quần thể lớn hơn có cơ hội bình đẳng để được lựa chọn. Sử dụng ví dụ trên, nếu dân số tiêu dùng được tạo thành từ người tiêu dùng ở một trạng thái cụ thể, nhưng mẫu chỉ được chọn từ hai quận, sau đó mẫu có xu hướng thiên vị vì người mua từ các quận khác không có cơ hội bình đẳng đại diện. Kích thước của nhóm cũng có thể được tính toán tối ưu để giảm sự thiên vị lấy mẫu.