Sous-dimensionnement signifie que les deux composantes renferment des données statistiquement différentes et sont d’importance inégale, en d’autres termes sont disproportionnées et que les résultats issus de leurs études ne sont pas comparables. La première publication mentionne des résultats où il n’y a pas risque de cancer et la deuxième publication mentionne d’après ses résultats que le risque du cancer du poumon est statistiquement élevé seulement en cas de forte exposition
Le paramètre important et la conséquence : c’est que les données résultants de ces études sont biaisées et ne devraient pas servir à prendre une décision. La méthodologie et la réprésentativité des échantillon sont mise en cause.
la conséquence c’est qu’à base de ces données on va tirer une fausse conclusion et par là les bonnes décisions ne seront pas prises ;