Если бы Вы решили посчитать, сколько мужчин и сколько женщин переходят Вашу улицу после обеда в воскресенье, Вы с самого начала предположили бы, что эти числа будут более или менее одинаковыми. Вероятность, что это равновесие будет сильно нарушено, настолько мала, что если это все-таки случилось, то должен был бы существовать какой-то особый повод. Например, футбольный матч по телевизору или демонстрация продукции известной косметической фирмы в соседнем здании. Факт можно назвать характерным, если шанс его случайного появления настолько мал, что его следует относить на счет каких-либо особых причин.

Пример

В коробке находятся красные и белые шарики. В окошко можно увидеть примерно 100 штук таких шариков. Немного погодя, после встряхивания коробки, считаем, сколько из видимых через окошко шариков красных и сколько белых. Устанавливаем, что 90 красных и 10 белых. Шанс, что пропорция цветов всех шариков в коробке сильно отличается от пропорции 9/1 (тех, что видны через окошко) является ничтожно малым. Однако если бы оказалось, что, например, белые шарики встречаются значительно чаще, чем красные, это означало бы, что не все шарики имеют одинаковые шансы попадать в поле зрения в окошке. Тогда взятая таким образом выборка не имеет никакой ценности для выполняемого прогноза. Делаете ремонт? Люси сантехнические, люки ревизионные, люк ревизия помогут спрятать все коммуникации.

Пример

Учительница спрашивает детей в классе, сколько у каждого из них братьев и сестер. На основе их ответов рассчитывается среднее число детей в семье. Учительница считает, что ее анализ является репрезентативным для исследования среднего количества детей в семьях. Однако был ли класс правильной “выборкой” для этого исследования? К сожалению, нет: в выборке не отражены бездетные семьи!