Tyypillisesti edustava otos vaatii vain minkä tahansa prosenttimäärän tilastollisesta populaatiosta, jotta voidaan toistaa mahdollisimman tarkasti tutkittavan tai analysoitavan laadun tai ominaisuuden määrä. Esimerkiksi 1000 väestössä, joka koostuu 600 miehestä ja 400 naisesta, joita käytetään sukupuolen perusteella tapahtuvan ostokehityksen analysointiin, edustava otos voi koostua vain viidestä jäsenestä, kolmesta miehestä ja kahdesta naisesta tai 0, 5 prosentista väestö. Vaikka tämä otos edustaa nimellisesti suurempaa populaatiota, se johtaa todennäköisesti suureen näytteenottovirheeseen tai puolueellisuuteen, kun tehdään päätelmiä suuremmasta populaatiosta, koska se on niin pieni.
Näytteenottovirhe on väistämätön seuraus näytteiden käyttämisestä suuremman ryhmän analysoimiseen. Tietojen hankkiminen heiltä on luonteeltaan rajoitettua ja epätäydellistä. Mutta koska se on niin usein välttämätöntä resurssien rajoitetun saatavuuden vuoksi, talousanalyytikot käyttävät menetelmiä, jotka voivat vähentää otantapoikkeamia tilastollisesti vähäpätöisiksi. Vaikka edustava näytteenotto on yksi tehokkaimmista menetelmistä, joita käytetään poikkeaman vähentämiseen, se ei usein riitä tekemään niin riittävän omaa.
Yksi strategia, jota käytetään yhdessä edustavan näytteenoton kanssa, on varmistaa, että näyte on riittävän suuri virheen vähentämiseksi optimaalisesti. Ja vaikka yleensä mitä suurempi alaryhmä, sitä todennäköisempää, että virhe pienenee, tietyssä vaiheessa pienenemisestä tulee niin pieni, ettei se oikeuta lisäkustannuksia, joita tarvitaan näytteen suurentamiseksi.
Aivan kuten teknisesti edustavan, mutta pienen näytteen käyttö ei riitä vähentämään näytteenottopoikkeamia yksinään, suuren ryhmän valitseminen ottamatta huomioon esitystä voi johtaa jopa virheellisempiin tuloksiin kuin pienen edustavan näytteen käyttäminen. Palaaen yllä olevaan esimerkkiin, 600 miehen ryhmä on tilastollisesti hyödytön yksinään analysoitaessa sukupuolieroja ostojen kehityssuuntauksissa.
