这就是坑。2019年，某公司用仅包含北上广深用户的样本做市场预测，结果错估了中小城市需求，导致库存积压。
说到样本偏差，我还真有话要说。记得有一次，我参与了一个关于用户满意度调查的项目，那会儿我还是个新手。当时我们收集的数据，结果出来一看，妈呀，满意度高的用户竟然全是那些经常参与我们活动的老客户。
说实话，我当时也没想明白，这数据怎么就那么不靠谱呢？后来请教了老同事，他说这就是样本偏差在作祟。我们当时只选取了活跃用户作为样本，这就好比只看一群老顾客的评价，那肯定不能代表所有顾客的真实想法。
我那时候就在想，这问题可大可小。小了说，可能就是数据不准确，影响了决策；大了说，要是公司高层看到这个数据，那可就麻烦了，他们可能会误以为产品或服务真的那么受欢迎。
有意思的是，后来我查了查资料，发现样本偏差在市场调研、用户研究等领域可是个老生常谈的问题。比如说，你如果只在特定时间段、特定地点进行调查，那得到的数据肯定是有偏差的。
样本偏差就像是一面镜子，你只能看到你想要看到的那部分。所以，做研究的时候，得特别注意这个问题，尽量扩大样本范围，提高数据的代表性。这块我没亲自跑过，数据我记得是X左右，但建议你核实一下。毕竟，这可是关系到决策的大事。
样本偏差，2023年1月，某调研公司调查，结果显示受访者中80%来自一线，导致数据偏差。