La correcta representación estadística de una población mediante una muestra depende mucho más de una correcta selección de la muestra que de su tamaño, siempre que entendamos que el tamaño está asociado a un margen de error, que es el error de muestreo, y que se puede conocer a priori. En este caso, 400 entrevistas en Getafe, el error máximo de muestreo es de + 5% y, para que se entienda cómo cambia el error con el tamaño de la muestra es interesante ver que reducir un solo punto ese error, es decir, bajarlo a + 4%, cuesta 220 entrevistas (620 en total), es decir, incrementar la muestra y el coste en algo más de un 50%. La tabla siguiente permite ver esto con más variantes. Por ejemplo, para reducir nuestro error a la mitad tenemos que multiplicar la muestra por 4.

  Muestra:      100    400    624    1.110    1.600
  Error (%):     10       5        4          3        2,5

En cada estudio hay que decidir qué error podemos aceptar… con los recursos disponibles. Para el caso que nos ocupa, un 5% parece perfectamente aceptable, no nos vamos a equivocar, por efecto de ese error, en qué partido va a ser el más votado, en si podría haber un cambio en la Alcaldía, en si el alcalde es mucho más conocido que otros líderes… Lo que sí podría conducirnos a errores mucho más grandes es descuidar cómo seleccionamos la muestra. Por ejemplo, si seleccionamos muchos más hombres que mujeres, o muchas personas mayores o muchas amas de casa, que son más fáciles de encontrar en casa, etc. Pero, para no incurrir en ese tipo de errores, hemos exigido que nuestra muestra tenga la misma proporción de hombres y mujeres que la población de Getafe, que se distribuyan como esa población por edad y por relación con la actividad. A mayor abundamiento, para que no nos salgan muchos de una zona y pocos de otra, hemos exigido una distribución territorial de la muestra que refleja la distribución de la población. Por más que vaya contra la intuición, con muestras pequeñas se puede representar muy bien a poblaciones grandes. Esa es la razón fundamental por la que se hacen y se seguirán haciendo encuestas como esta.
La notoriedad de un líder político, de una marca comercial, etc. viene dada por la cantidad de personas de una población determinada que conocen a ese líder, a esa marca comercial, etc. Como en las encuestas estadísticas representamos a la población por una muestra, si al alcalde le conoce el 96% de los entrevistados, diremos que el alcalde tiene una notoriedad del 96%. Ahora bien, para un líder político no basta ser muy conocido. Para que el electorado decida votar más a un líder que a otro tiene que suceder que, en igualdad de otras condiciones, que uno tenga más prestigio que otro. El prestigio se representa mediante una valoración, mediante una nota (en este caso, entre 0 y 10) que le ponen los entrevistados a cada líder que conocen. Pero, cuando tenemos dos líderes con notoriedades muy diferentes, comparar sus valoraciones puede resultar muy engañoso (por ejemplo, puede haber un líder muy bien valorado, pero al que solo conoce un círculo muy estrecho de sus relaciones; esto puede representar muy mal lo que sucederá cuando le vayan conociendo otras personas). Por eso, ofrecemos un índice sintético, el Índice Sintético de Reputación (propuesto por el equipo de estudios Qíndice), que se construye reduciendo la notoriedad a una escala de 0 a 10 (por ejemplo, un líder al que conoce un 85% de la población, tendría un valor de 8,5 en esta escala) y multiplicando después este valor de notoriedad por el valor de prestigio (es decir, un líder al que conoce un 85% de la población y cuya valoración media en la escala de prestigio es de 6,0, tiene un índice sintético de 51; tiene interés darse cuenta de que el valor máximo sería de 100 y el mínimo sería de 0 –un líder al que conoce todo el mundo y todos le valoran con un 10; o un líder al que no conoce nadie o al que, conociéndole poco o mucho, todo el mundo le valora con un 0, respectivamente-). Por tanto, el ISR es un medidor de distancias entre líderes, con una interpretación muy intuitiva, porque se puede entender como un %. Un líder con un ISR de 36, tiene un 36% de la reputación que puede tener un líder; otro, con 55, tiene un 55% de lo mismo, es decir, 19 puntos porcentuales más.
Ser muy conocido es importante porque es una condición necesaria para encarnar con eficacia una propuesta política o representar a una  marca política. Para que se entienda la naturaleza de esta condición, podemos entender la actuación de un partido político en el mercado electoral como un sistema productivo (cara a unas elecciones, ese sistema está orientado a “producir” votos). Pues bien, un líder sin notoriedad equivaldría a un cuello de botella en el sistema productivo. Es como si una fábrica de puertas tiene en el túnel de barnizado una limitación de 30 puertas por hora y necesita para ser viable sacar 100. Da lo mismo que cada hora acumule 100 puertas delante del túnel de barnizado, sólo saldrán 30 y la fábrica quebrará. Del mismo modo, un líder político al que no conoce sino una pequeña fracción del electorado potencial puede tener un arsenal de mensajes políticos, pero no conseguirá hacerlos llegar al electorado eficazmente.