학교마다 학생 수가 달라지더라도 <표 2-2>에서 보는 것처럼 개별 학교가 뽑힐 확률은 같다. 그러므로 학교 수준의 가중치도 같다. 그리고 이 가중치의 합은 모집단의 학교 수와 일치한다. 그러나 최종 가중치의 합은 모집단의 학생 수와 일치하지 않는다. 더구나 최종 가중치는 학교마다 서로 다르다. 이는 모집단의 모수를 추정하는 추정치의 신뢰성을 줄인다.
어떤 연구자가 우연하게도 학생 수가 가장 적은 학교(1,2,3,4)만 선택했다면 최종 가중치 합은 모집단의 크기보다 훨씬 작을 것이고, 학생 수가 가장 많은 학교(7,8,9,10)만 선택했다면 이 합은 모집단보다 훨씬 클 것이다. 그러므로 학생 수가 다른 학교 중에서 몇 개 학교를 선택할 때 단순확률표집 방법을 쓰는 것은 적절하지 않다. 이 경우에는 언제나 모집단의 학생을 과소평가하거나 과대평가할 가능성이 크다.
이런 문제를 피하려면 학교 크기에 비례하여 학교를 뽑아야 한다. 큰 학교의 표집확률은 작은 학교보다 커야 한다. 이런 방식으로 학교를 뽑아도 큰 학교의 학생 표집확률은 작을 것이고 작은 학교의 표집확률은 클 것이다.
이런 방식으로 표집확률과 가중치를 구한 것이 <표 2-3>이다. 이 표에서 보듯 학교 추출 확률과 학생 추출 확률은 모두 다르다. 그러나 최종 가중치는 모두 같다. 그러므로 가중치는 표집분산을 크게 하지 않는다. 다만 여기서 학교 가중치의 합은 모집단의 학교 수와 일치하지 않는데, 이 가중치의 합과 학교 수 차이를 최소화하려면 체계적인 표집을 사용한다.