Vediamo, invece, sempre con un esempio cos'è la selezione viziata. Si decide di prendere in esame il frammento di un organo animale. Questo campione quando viene prelevato per essere analizzato è sicuramente un pezzo piccolissimo in confronto all'organo intero. Essendo il campione molto piccolo esiste la possibilità di ampie variazioni da un campione all'altro. Inoltre, bisogna tener presente che il frammento prelevato viene esaminato allo scopo di scoprire eventuali malattie. È molto facile capire che esiste un'ampia possibilità che il processo di inferenza sia errato. Può capitare di prelevare un campione di tessuto sano in un organo ammalato. Quando si parla di bias (differenza tra la stima ottenuta da un campione e la vera caratteristica della popolazione) si intende un risultato che viene fornito a priori nonostante si discosti sistematicamente ed in modo stabile dai valori reali. In conclusione si può affermare che soltanto quando la scelta degli individui che compongono il campione è dettata dal puro e semplice caso è possibile prevedere e calcolare l'entità di differenza. Se vengono seguite attentamente tutte le indicazioni del tutorial, probabilmente, non si incontrano difficoltà nel calcolare l'errore di campionamento.