통계에서 표본추출하여 통계를 낼 때와 모집단의 결과의 차이가 대부분 1퍼센트 미만일 떄가 많다. 뇔레 노이만이 2000명에 대한 설물으로 6000만명의 생각을 예측한다는 것은 수수께끼이다. 라고 말했을 정도이다. 예상 밖의 우연을 통해 엉뚱한 표본조사가 나올 확률을 최소화하기 위하여 표본 추출 횟수가 늘어나야 편차의 폭이 줄어들게 하는 것이다. 이론은 대체적으로 사고실험보다 무작위로 정한 표본추출을 얼마나 우위에 두는지에따라 좌우하는데 보통 모집단의 기본 요소가 균등할 확률은 매우 적다. 유럽에서 여성폭력에 대해 통계한 설문조사는 대부분 12가지의 여성폭력을 당한다고 왜곡된 통계ㅒ를 내었다. 이는 나라마다 설문 방식이 다르고 여성의 참여의 요소가 균등하지 않아 일어난 일이다. 또한 출발점이 명제와 추정의 이론으로 데이터가 관측한 사실과 양립하는지 에 대한 의문이다. 이는영가설이라 부르며 유의수준의 폭을 좁혀 오류의 확률을 통계하여 유의검정을 하는 것이다.