Teknisk krever et representativt utvalg bare hvilken prosentandel av den statistiske populasjonen som er nødvendig for å gjenskape så nøye som mulig kvaliteten eller karakteristikken som studeres eller analyseres. For eksempel, i en befolkning på 1000 som består av 600 menn og 400 kvinner brukt i en analyse av kjøpstrender etter kjønn, kan et representativt utvalg bestå av bare fem medlemmer, tre menn og to kvinner, eller 0, 5 prosent av de befolkning. Imidlertid, selv om dette utvalget nominelt er representativt for den større befolkningen, vil det sannsynligvis føre til en høy grad av samplingsfeil eller skjevhet når man gjør slutninger angående den større populasjonen fordi den er så liten.
Prøvetakingsskjevhet er en uunngåelig konsekvens av å bruke prøver for å analysere en større gruppe. Innhenting av data fra dem er en prosess som er begrenset og ufullstendig av sin natur. Men fordi det så ofte er nødvendig gitt den begrensede tilgjengeligheten av ressurser, benytter økonomiske analytikere metoder som kan redusere samplingsskjevhet til statistisk ubetydelige nivåer. Mens representativ prøvetaking er en av de mest effektive metodene som brukes for å redusere skjevhet, er det ofte ikke nok å gjøre det tilstrekkelig sitt eget.
En strategi brukt i kombinasjon med representativ prøvetaking er å sørge for at utvalget er stort nok til å redusere feilen optimalt. Og mens generelt, jo større undergruppe, jo mer sannsynlig er feilen redusert, på et bestemt tidspunkt blir reduksjonen så minimal at den ikke rettferdiggjør den ekstra kostnaden som er nødvendig for å gjøre utvalget større.
På samme måte som bruk av en teknisk representativ, men bittesmå prøve, ikke er nok til å redusere samplingsskjevhet på egenhånd, kan det å velge en stor gruppe uten å ta hensyn til representasjon føre til enda mer mangelfulle resultater enn å bruke det lille representative utvalget. Når vi viser eksemplet over, er en gruppe på 600 menn statistisk ubrukelig på egen hånd når de analyserer kjønnsforskjeller i kjøpstrender.
