Вы сделали пост-стратификационное взвешивание, чтобы sample совпал с population по полу и возрасту. Какое утверждение наиболее корректно?

Если вы выровняли состав по полу и возрасту, оценки становятся ближе к population по этим осям. Но если вероятность ответа связана с удовлетворённостью или доходом, а вы это не измерили, смещение может остаться. Кроме того, веса могут увеличить дисперсию оценок, если некоторые группы недопредставлены. Типичная ошибка — считать веса «магическим» решением для любого bias.