Tehniski reprezentatīvam paraugam ir vajadzīgs tikai tāds statistiskās kopas procentuālais daudzums, lai pēc iespējas precīzāk atkārtotu pētāmās vai analizējamās kvalitātes vai raksturlielumus. Piemēram, iedzīvotāju skaitā 1000, ko veido 600 vīrieši un 400 sievietes, un kurus izmanto pirkumu tendenču analīzē pēc dzimuma, reprezentatīvā izlasē var būt tikai pieci locekļi, trīs vīrieši un divas sievietes jeb 0, 5 procenti no populācija. Tomēr, lai gan šis paraugs ir nomināli reprezentatīvs lielākam skaitam cilvēku, tas, visticamāk, radīs lielu izlases kļūdu līmeni vai novirzi, izdarot secinājumus par lielāku kopumu, jo tas ir tik mazs.
Paraugu ņemšanas novirzes ir neizbēgamas sekas, ja paraugus izmanto lielākas grupas analīzei. Datu iegūšana no viņiem ir process, kas pēc savas būtības ir ierobežots un nepilnīgs. Tā kā tas tik bieži ir nepieciešams, ņemot vērā ierobežoto resursu pieejamību, ekonomikas analītiķi izmanto metodes, kas var samazināt izlases novirzes līdz statistiski nenozīmīgam līmenim. Lai gan reprezentatīva paraugu ņemšana ir viena no efektīvākajām metodēm, ko izmanto, lai mazinātu aizspriedumus, ar to vien nepietiek, lai to izdarītu pietiekami savs.
Viena stratēģija, ko izmanto kopā ar reprezentatīvu paraugu ņemšanu, ir pārliecināties, ka paraugs ir pietiekami liels, lai optimāli samazinātu kļūdu. Un, lai arī kopumā, jo lielāka apakšgrupa, jo lielāka iespējamība, ka kļūda tiek samazināta, noteiktā brīdī samazinājums kļūst tik minimāls, ka tas neattaisno papildu izdevumus, kas nepieciešami, lai paraugs būtu lielāks.
Tāpat kā ar tehniski reprezentatīva, bet niecīga parauga izmantošanu vien nepietiek, lai mazinātu paraugu ņemšanas novirzes, vienkārši izvēloties lielu grupu, neņemot vērā pārstāvību, rezultāti var būt vēl kļūdaināki, nekā izmantojot nelielu reprezentatīvu paraugu. Atgriežoties pie iepriekšējā piemēra, 600 vīriešu grupa pati par sevi ir statistiski bezjēdzīga, analizējot dzimumu atšķirības pirkšanas tendencēs.
