Le sous-dimensionnement signifie que le nombre et donc le choix de la population étudiée ne sont pas représentatifs de la population de référence (en l’occurrence les ouvriers exposés au Cr(VI)).
Le paramètre important est la séparation des données des multiples sites en deux composantes donc deux sous-échantillons en nombre insuffisant. Or on sait que la conséquence principale d’un sous-dimensionnement est l’apparition de faux négatifs... ce qui est l’effet recherché dans notre cas.