La signification du terme sous-dimensionnement révisée est proposée par l’industrie : ils mettent en évidence la taille de l’étude en fonction de la dimension du risque qu’ils cherchent à mettre en évidence. Le paramètre important est l’échantillon afin qu’il y ait une représentativité dans l’étude pour éviter tout biais de sélection. Ce qui signifie que plus la taille de l’échantillon est petit ou faible alors on arrive à une sous-estimation du risque, soit à un intervalle de confiance qui sera large. On parle ainsi d’une probabilité qui sera moins détectée de manière significative.