Sa teknikal, ang isang kinatawan na sample ay nangangailangan lamang ng anumang porsyento ng populasyon ng istatistika ay kinakailangan upang magtiklop nang mas malapit hangga't maaari ang kalidad o katangian na pinag-aralan o nasuri. Halimbawa, sa isang populasyon na 1, 000 na binubuo ng 600 kalalakihan at 400 kababaihan na ginagamit sa isang pagsusuri ng mga pagbili ng mga uso ayon sa kasarian, ang isang kinatawan na sample ay maaaring binubuo ng isang limang miyembro lamang, tatlong kalalakihan at dalawang kababaihan, o 0.5 porsiyento ng populasyon. Gayunpaman, habang ang halimbawang ito ay isang kinatawan ng mas malaking populasyon, malamang na magreresulta ito sa isang mataas na antas ng sampling error o bias kapag gumagawa ng mga inpormasyon tungkol sa mas malaking populasyon dahil napakaliit.
Ang sampling bias ay hindi maiiwasang kinahinatnan ng paggamit ng mga sample upang pag-aralan ang isang mas malaking grupo. Ang pagkuha ng data mula sa kanila ay isang proseso na limitado at hindi kumpleto ng napaka kalikasan nito. Ngunit dahil ito ay madalas na kinakailangan dahil sa limitadong pagkakaroon ng mga mapagkukunan, ang mga analyst ng ekonomiya ay gumagamit ng mga pamamaraan na maaaring mabawasan ang sampling bias sa mga istatistika na napapabayaan ng mga antas. Habang ang kinatawan ng sampling ay isa sa mga pinaka-epektibong pamamaraan na ginamit upang mabawasan ang bias, madalas na hindi sapat na gawin ito nang sapat.
Ang isang diskarte na ginamit sa pagsasama sa kinatawan ng sampling ay siguraduhin na ang sample ay sapat na malaki upang mahusay na mabawasan ang error. At habang, sa pangkalahatan, mas malaki ang subgroup, mas malamang na ang pagkakamali ay nabawasan, sa isang tiyak na punto, ang pagbawas ay nagiging napakaliit na hindi nito binibigyang katwiran ang karagdagang gastos na kinakailangan upang mas malaki ang sample.
Tulad ng paggamit ng isang kinatawan sa teknolohikal ngunit ang maliit na sample ay hindi sapat upang mabawasan ang pag-sampling bias sa sarili nitong, ang pagpili lamang ng isang malaking grupo nang walang pagsasaalang-alang ay maaaring humantong sa higit pang mga kamalian sa mga resulta kaysa sa paggamit ng maliit na halimbawang sample. Pagbabalik sa halimbawa sa itaas, ang isang pangkat ng 600 na lalaki ay statistically walang silbi sa sarili nito kapag pinag-aaralan ang mga pagkakaiba sa kasarian sa mga trend ng pagbili.
