প্রযুক্তিগতভাবে, একটি প্রতিনিধি নমুনার প্রয়োজন পরিসংখ্যান জনসংখ্যার যতটুকু শতাংশ প্রয়োজন তত কাছাকাছি যতটা গুণ বা বৈশিষ্ট্য অধ্যয়ন বা বিশ্লেষণ করা হচ্ছে প্রতিলিপি তৈরি করা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, লিঙ্গ অনুসারে প্রবণতা কেনার বিশ্লেষণে ব্যবহৃত men০০ পুরুষ এবং ৪০০ জন নারী নিয়ে গঠিত এক হাজারের জনসংখ্যায় একজন প্রতিনিধি নমুনায় কেবল পাঁচ সদস্য, তিনজন পুরুষ এবং দু'জন মহিলা, বা এর 0.5 শতাংশ থাকতে পারে জনসংখ্যা. তবে, এই নমুনাটি বৃহত্তর জনগোষ্ঠীর নামমাত্র হিসাবে প্রতিনিধিত্বকারী, বৃহত্তর জনসংখ্যার বিষয়ে তথ্যসূত্র তৈরি করার সময় এটি খুব কম সংখ্যক নমুনা ত্রুটি বা পক্ষপাতিত্বের ফলস্বরূপ হতে পারে।
বৃহত্তর গ্রুপ বিশ্লেষণ করতে নমুনাগুলি নিয়োগের একটি অনিবার্য পরিণতি স্যাম্পলিং পক্ষপাতিত্ব। তাদের কাছ থেকে তথ্য প্রাপ্তি এমন একটি প্রক্রিয়া যা এর প্রকৃতির দ্বারা সীমাবদ্ধ এবং অসম্পূর্ণ। তবে সম্পদের সীমিত প্রাপ্যতার কারণে এটি প্রায়শই প্রয়োজনীয় হয় বলে অর্থনৈতিক বিশ্লেষকরা এমন পদ্ধতি ব্যবহার করেন যা পরিসংখ্যানগতভাবে উপেক্ষিত স্তরগুলিতে নমুনা পক্ষপাতকে হ্রাস করতে পারে। পক্ষপাতিত্ব হ্রাস করতে ব্যবহৃত সবচেয়ে কার্যকর পদ্ধতিতে প্রতিনিধি স্যাম্পলিং হ'ল যদিও এটি পর্যাপ্তরূপে নিজস্বভাবে করার পক্ষে যথেষ্ট নয়।
প্রতিনিধি স্যাম্পলিংয়ের সাথে একত্রে ব্যবহৃত কৌশলটি নিশ্চিত করে যে ত্রুটিটি অনুকূলভাবে কমাতে যথেষ্ট বড়। এবং যখন সাধারণভাবে, বৃহত্তর উপগোষ্ঠী, ত্রুটি হ্রাস হওয়ার সম্ভাবনা তত বেশি থাকে তবে একটি নির্দিষ্ট সময়ে, হ্রাসটি এতটা ন্যূনতম হয়ে যায় যে এটি নমুনাকে আরও বড় করার জন্য প্রয়োজনীয় অতিরিক্ত ব্যয়কে ন্যায়সঙ্গত করে না।
প্রযুক্তিগতভাবে প্রতিনিধি কিন্তু ক্ষুদ্র নমুনার ব্যবহার যেমন নিজস্বভাবে স্যাম্পলিং পক্ষপাত হ্রাস করার পক্ষে পর্যাপ্ত নয়, কেবল প্রতিনিধিত্বকে বিবেচনায় না নিয়েই একটি বৃহত গোষ্ঠী বেছে নেওয়া ছোট প্রতিনিধি নমুনা ব্যবহারের চেয়ে আরও ত্রুটিযুক্ত ফলাফলের কারণ হতে পারে। উপরের উদাহরণটিতে ফিরে আসা, প্রবণতা কেনার ক্ষেত্রে লিঙ্গ পার্থক্য বিশ্লেষণ করার সময় when০০ পুরুষের একটি দল তার নিজের থেকে পরিসংখ্যানগতভাবে অকেজো।
