a:

Sampel yang representatif, seperti jenis sampel lainnya, pada dasarnya menyebabkan tingkat bias sampling, atau kesalahan sampling. Analisis yang mengandalkan data yang diperoleh dari sampel manapun tidak dapat seakurat analisis menggunakan data dari keseluruhan populasi, atau semua faktor atau contoh, dari mana sampel diambil. Namun, karena alasan keuangan dan kendala waktu, dengan menggunakan sampel seringkali diperlukan, dan penggunaan jenis sampel tertentu, di antaranya sampel yang representatif, sangat mengurangi tingkat bias sampling penelitian dan memungkinkan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi dalam membuat kesimpulan statistik tentang populasi, faktor, atau contoh yang lebih besar.

Menggunakan sampel yang representatif adalah salah satu metode yang paling efektif untuk mengurangi bias sampling. Sampel yang representatif secara akurat menggambarkan atau mewakili populasi, faktor atau contoh populasi yang lebih besar yang diteliti sesuai dengan karakteristik atau kualitas yang diteliti. Misalnya, jika analisis melibatkan preferensi populasi konsumen di wilayah tertentu menurut jenis kelamin, rasio pria-wanita dari sampel yang representatif sedekat mungkin dengan rasio pria-wanita dari keseluruhan populasi konsumen.

Dengan menggunakan metode sampling perwakilan saja tidak cukup untuk memastikan bias diabaikan, terutama saat melakukan kesimpulan dari hasil sampel mengenai populasi yang lebih besar. Sampling acak dari populasi umum juga penting. Secara acak, setiap anggota populasi yang lebih besar memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih. Dengan menggunakan contoh di atas, jika populasi konsumen terdiri dari konsumen dalam keadaan tertentu, namun sampel dipilih hanya dari dua kabupaten, maka sampelnya cenderung cenderung bias karena pembeli dari negara lain tidak memiliki kesempatan yang sama. perwakilan. Ukuran kelompok juga bisa dihitung secara optimal untuk mengurangi bias sampling.