O quadro de amostragem deve ser representativo da população e esta é uma questão fora do âmbito da teoria estatística que exige o julgamento de peritos no assunto em particular que está a ser estudado. Todas as molduras acima referidas omitem algumas pessoas que irão votar nas próximas eleições e contêm algumas pessoas que não o farão; algumas molduras contêm múltiplos registos para a mesma pessoa. As pessoas que não estão no quadro não têm qualquer perspectiva de serem amostradas.
Porque um quadro baseado em clusters contém menos informação sobre a população, pode colocar restrições ao desenho da amostra, possivelmente exigindo a utilização de métodos de amostragem menos eficientes e/ou tornando mais difícil a interpretação dos dados resultantes.
A teoria estatística diz-nos acerca das incertezas na extrapolação de uma amostra para o quadro. Deve esperar-se que as molduras das amostras, contenham sempre alguns erros. Em alguns casos, isto pode levar a um enviesamento de amostras. Tal enviesamento deve ser minimizado, e identificado, embora evitá-lo completamente num mundo real seja quase impossível. Também não se deve assumir que as fontes que afirmam ser imparciais e representativas são tais.
Na definição da moldura, é necessário abordar questões práticas, económicas, éticas e técnicas. A necessidade de obter resultados atempados pode impedir que o quadro se prolongue para o futuro. As dificuldades podem ser extremas quando a população e o quadro são desarticulados. Este é um problema particular na previsão onde são feitas inferências sobre o futuro a partir de dados históricos. De facto, em 1703, quando Jacob Bernoulli propôs a Gottfried Leibniz a possibilidade de utilizar dados históricos de mortalidade para prever a probabilidade de morte precoce de um homem vivo, Gottfried Leibniz reconheceu o problema ao responder:
Natureza estabeleceu padrões originários do regresso dos acontecimentos, mas apenas na sua maioria. Novas doenças inundam a raça humana, de modo que não importa quantas experiências tenham sido feitas em cadáveres, não se impôs assim um limite à natureza dos acontecimentos para que no futuro não pudessem variar.
– Gottfried Leibniz
Leslie Kish colocou quatro problemas básicos de quadros de amostragem:
- elementos em falta: Alguns membros da população não estão incluídos na moldura.
- elementos estrangeiros: Os não-membros da população estão incluídos na moldura.
- Duplicate entries: Um membro da população é inquirido mais de uma vez.
- Grupos ou aglomerados: O quadro lista clusters em vez de indivíduos.
Problemas como os listados podem ser identificados através da utilização de testes de pré-investigação e estudos-piloto.