Échantillonnage biaisé par la taille

Une méthode d’échantillonnage où la chance d’un élément d’être choisi augmente avec sa taille ou son nombre de connexions, de sorte que les éléments plus grands ou mieux connectés sont surreprésentés. C’est pourquoi un nom provenant de toutes les listes d’amis semble plus populaire qu’une personne prise au hasard : les personnes bien connectées apparaissent dans de nombreuses listes, elles sont donc tirées plus souvent. Le même effet donne l’impression que les classes sont plus grandes lorsque tu interroges les étudiants plutôt que l’administration, car il y a plus d’étudiants dans les grands groupes.