מבחינה טכנית, מדגם מייצג דורש רק כל אחוז מהאוכלוסייה הסטטיסטית הנחוץ בכדי לשכפל ככל האפשר את האיכות או המאפיין הנלמד או מנתח. לדוגמה, באוכלוסייה של 1, 000 המורכבת מ -600 גברים ו -400 נשים המשמשים בניתוח מגמות קנייה לפי מין, מדגם מייצג יכול להיות מורכב מחמישה חברים בלבד, שלושה גברים ושתי נשים, או 0.5 אחוז מה אוכלוסייה. עם זאת, בעוד שמדגם זה מייצג באופן נומינלי את האוכלוסייה הגדולה יותר, סביר להניח שהוא יביא לדרגה גבוהה של שגיאת דגימה או הטיה בעת ביצוע מסקנות לגבי האוכלוסייה הגדולה יותר מכיוון שהוא כה קטן.
הטיית דגימה היא תוצאה בלתי נמנעת של השימוש בדגימות לניתוח קבוצה גדולה יותר. השגת נתונים מהם היא תהליך שהוא מוגבל ולא שלם מעצם טיבו. אך מכיוון שלעתים קרובות הדבר נחוץ לנוכח הזמינות המוגבלת של משאבים, אנליסטים כלכליים משתמשים בשיטות שיכולות להפחית את הטיית הדגימה לרמות זניחות סטטיסטית. בעוד שדגימה ייצוגית היא אחת השיטות היעילות ביותר המשמשות להפחתת הטיה, לעיתים קרובות זה לא מספיק כדי לעשות זאת מספיק משל עצמה.
אסטרטגיה אחת המשמשת בשילוב עם דגימה ייצוגית היא לוודא שהמדגם גדול מספיק כדי להפחית שגיאה בצורה אופטימלית. ובעוד, ככלל, ככל שתת-הקבוצות גדולות יותר, כך גדל הסיכוי שהטעות מופחתת, בנקודה מסוימת, ההפחתה הופכת להיות מינימלית עד שהיא אינה מצדיקה את ההוצאה הנוספת הדרושה להגדלת המדגם.
כשם שהשימוש במדגם מייצג מבחינה טכנית אך זעיר אינו מספיק כדי להפחית את הטיית הדגימה בפני עצמה, פשוט בחירה בקבוצה גדולה מבלי לקחת ייצוג בחשבון עשויה להביא לתוצאות פגומות אף יותר מאשר השימוש במדגם הייצוגי הקטן. אם נחזור לדוגמה לעיל, קבוצה של 600 גברים אינה מועילה מבחינה סטטיסטית כשלעצמה בניתוח ההבדלים בין המינים במגמות הקנייה.
