Ağırlık, örneklemdeki dengesizliği hesapla telafi eder. Ama her sapmayı düzeltmez ve bazı durumlarda hatayı büyütür.
Bir araştırmada 18-24 yaş grubu evrendeki payından az temsil edildiyse, o gruptan gelen yanıtlara daha yüksek ağırlık verilerek dağılım evrene yaklaştırılır. Bu, doğru uygulandığında yararlı ve standart bir işlemdir.
Ağırlıklandırmanın düzelttiği şey, ölçülen değişkenlerdeki dengesizliktir. Yaşa, cinsiyete ve eğitime göre ağırlık verdiyseniz o üç eksendeki sapma düzelir. Ölçmediğiniz bir değişkende sistematik bir sapma varsa — örneğin ankete katılmayı kabul edenlerin genel olarak daha ilgili kişiler olması — ağırlık bunu görmez ve düzeltmez.
İkinci tehlike, aşırı ağırlıktır. Küçük bir hücreye çok yüksek ağırlık verildiğinde birkaç kişinin yanıtı sonucu sürükleyebilir; örneklem büyük görünür ama etkin örneklem büyüklüğü belirgin biçimde küçülür. Bu yüzden ağırlık dağılımının ve etkin örneklem büyüklüğünün raporda yer alması gerekir.
Kısacası ağırlıklandırma bir düzeltme aracıdır, bir kurtarma aracı değil. Kötü kurulmuş bir örneklemi ağırlıkla iyi hale getirmek mümkün değildir.