Jag blir lite förvirrad själv, men kanske har du blandat ihop begreppen urvalsstorlek och svarsfrekvens? De är inte samma sak.
För det första behöver du INTE ett urval på 30 000 för att få bra parameteruppskattningar (dvs, uppskattningar av populationens egenskaper) om man har ett bra urval.
För det andra, där urvalet i sig självt introducerar ett element av osäkerhet mellan vad man vet och vad de verkliga populationsvärdena är, introducerar en svarsfrekvens på <100 % ytterligare ett element av osäkerhet.
Så med en population på 300 000 personer kan en urvalsstorlek på, låt oss säga, 300 (jag går helt upp i huvudet här, jag letar inte upp det här, förlåt) vara tillräcklig för att få den precision som man behöver för att skatta populationsvärdena. Eller så kanske du behöver mer; låt oss säga N=1000, vilket är ganska stort för många ändamål.
Och låt oss nu anta att du får en svarsfrekvens på 40 %. Så du skickar ut 1 000 enkäter (låt oss säga helt slumpmässigt) och får bara 400 tillbaka. 400 är en ganska bra urvalsstorlek i sig själv, men i det här sammanhanget blir det nu problematiskt: om du bara hade tagit ett slumpmässigt urval av 400 individer från början (och alla hade svarat) skulle du ha opartiska uppskattningar av vad som händer i populationen. Nu har du dock 400 individer som valts ut slumpmässigt från ett urval på 1 000 personer. Den icke slumpmässiga faktor som står mellan vad du vet och vad som borde ha funnits i ditt urval är problemet (inte den slumpmässiga faktorn i urvalet från populationen). Denna icke slumpmässiga faktor är förmodligen bias – men det är den värsta sorten, eftersom du förmodligen inte ens kan veta vilken typ av bias det är (även om du kan försöka gissa dig fram, om du försöker bli publicerad). Med en tidigare amerikansk tjänstemans ord är det en ”okänd okänd”. Så nu är alla dina parameteruppskattningar inte bara osäkra, de är sannolikt felaktiga i en viss riktning, men du vet inte vilken riktning det är eller hur mycket de avviker med.
I en värld som jag inte har studerat särskilt mycket tror jag att det finns sätt att uppskatta hur mycket bias som kan ha uppstått på grund av olika ofullkomliga svarsfrekvenser för enkätstudier, men min gissning är att mängden potentiell bias växer ganska snabbt när svarsfrekvensen sjunker under 100 %.