Dadas as limitações de tempo e de informações a serem levantadas, freqüentemente testamos as estratégias por meio de amostragens. Como o universo que está sendo pesquisado contém milhares de ações, os pesquisadores freqüentemente optam pelo uso de uma amostra representativa deste universo.

Quando esta escolha é aleatória, isto causa danos limitados aos resultados do estudo. No entanto, se a amostra for viesada, os resultados não refletirão a realidade do universo pesquisado. Os vieses podem se infiltrar na pesquisa de formas sutis. Exemplo: suponha que decidamos pesquisar se as ações que apresentam preços baixos são bons investimentos e que , para isto, testemos essa hipótese calculando os retornos ao longo do último ano, das ações que apresentam preços baixos hoje.

Quase que certamente concluiremos que essa carteira apresenta um mau desempenho, mas não porque a hipótese subjacente seja falsa. As ações cujos preços caíram ao longo do último ano possuem maior probabilidade de apresentarem baixos preços hoje do que ações cujos preços subiram. Ao partirmos dos preços das ações hoje, criamos uma amostra viesada em direção às ações de mau desempenho. Este viés poderia ter sido facilmente evitado se tivéssemos partido dos preços das ações no início do período pesquisado (em vez de no final).

Via: Investimetria