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Uma amostra representativa, como qualquer outro tipo de amostra, por sua própria natureza leva a um grau de viés de amostragem ou erro de amostragem. As análises que dependem de dados obtidos de qualquer amostra não podem ser tão precisas quanto as análises que utilizam dados de toda a população ou todos os fatores ou instâncias a partir dos quais a amostra foi desenhada. No entanto, por razões financeiras e restrições de tempo, o uso de amostras é muitas vezes necessário e o uso de certos tipos de amostras, entre elas amostras representativas, reduz consideravelmente o grau de viés de amostragem de um estudo e permite um maior grau de confiança na fabricação inferências estatísticas sobre a população, fatores ou instâncias maiores.

Usar amostras representativas é um dos métodos mais eficazes para reduzir o viés de amostragem. Uma amostra representativa representa com precisão ou representa a população maior, fatores ou instâncias em estudo de acordo com as características ou qualidades em exame. Por exemplo, se uma análise envolve preferências de uma população de consumidores em determinada área de acordo com o gênero, a proporção entre homens e mulheres da amostra representativa é o mais próximo possível da relação homem-mulher de toda a população do consumidor.

Usar o método de amostragem representativo sozinho não é suficiente para garantir que o viés seja insignificante, especialmente quando faz inferências a partir dos resultados da amostra em relação à população maior. A amostragem aleatória da população em geral também é importante. Na amostragem aleatória, cada membro da população maior tem a mesma chance de ser escolhido. Usando o exemplo acima, se a população do consumidor é composta de consumidores em um estado específico, mas a amostra é escolhida entre apenas dois municípios, então a amostra é mais provável de ser tendenciosa porque os compradores de outros países não tiveram a mesma chance de representação. O tamanho do grupo também pode ser calculado otimamente para reduzir o viés de amostragem.