Tehnično je reprezentativni vzorec potreben le, kolikšen odstotek statistične populacije je potreben za čim natančnejšo kopijo kakovosti ali lastnosti, ki se preučuje ali analizira. Na primer, v 1.000 prebivalstvu, ki ga sestavlja 600 moških in 400 žensk, uporabljenih v analizi nakupovalnih trendov po spolu, lahko reprezentativni vzorec sestavlja zgolj pet članov, trije moški in dve ženski ali 0, 5 odstotka populacija. Kljub temu, da je ta vzorec nominalno reprezentativen za večjo populacijo, bo verjetno prišlo do visoke stopnje napake vzorčenja ali pristranskosti pri sklepanju o večji populaciji, ker je tako majhen.
Vzorčenje pristranskosti je neizogibna posledica uporabe vzorcev za analizo večje skupine. Pridobivanje podatkov je postopek, ki je po svoji naravi omejen in nepopoln. Ker pa je to tako pogosto potrebno zaradi omejene razpoložljivosti virov, ekonomski analitiki uporabljajo metode, ki lahko zmanjšajo pristranskost vzorčenja na statistično zanemarljive ravni. Medtem ko je reprezentativno vzorčenje ena izmed najučinkovitejših metod, ki se uporablja za zmanjšanje pristranskosti, pogosto ni dovolj, da to stori dovolj.
Ena od strategij, uporabljenih v kombinaciji s reprezentativnim vzorčenjem, je zagotavljanje, da je vzorec dovolj velik, da optimalno zmanjša napake. In čeprav je na splošno večja podskupina, večja je verjetnost, da se napaka zmanjša, v določenem trenutku pa zmanjšanje postane tako minimalno, da ne upraviči dodatnih stroškov, potrebnih za povečanje vzorca.
Tako kot uporaba tehnično reprezentativnega, vendar drobnega vzorca ni dovolj za zmanjšanje pristranskosti vzorčenja, lahko tudi preprosto izbiranje velike skupine brez upoštevanja reprezentacije povzroči še bolj napačne rezultate kot uporaba majhnega reprezentativnega vzorca. Če se vrnemo na zgornji primer, je skupina 600 moških statistično neuporabna sama ob analizi razlik med spoloma v nakupovalnih trendih.
