В email-опросе ответили 8% пользователей, и среди ответивших сильно больше VIP-клиентов, чем в population. Какой шаг наиболее уместен, чтобы снизить selection bias по известным признакам?

Если вы знаете, что конкретный признак (например VIP) пере- или недопредставлен, можно использовать пост-стратификационные веса, чтобы восстановить доли как в population. Это снижает смещение по этому признаку, хотя не гарантирует устранение всех причин selection bias. Типичная ошибка — игнорировать перекос состава и интерпретировать ответы как репрезентативные.