Matematikens magiska krafter ger oss att givet att det är genomsnitt de anger i sina näringsdeklarationer tillsammans med att vi äter många olika livsmedel samt äter samma livsmedel flera gånger från olika "batcher" över tid så gör det inget att näringsinnehållet inte träffar rätt.
Validiteten i skattningen är hög (dvs bias är låg) och reliabiliteten är låg (variansen är hög). Givet de villkoren så ger det att med många dåliga skattningar av den karaktäristiken så får vi en bra skattning.
Ni kan tänka er att man siktar i mitten på en piltavla ( = validitet hög) men att man slumpmässigt missar mitten ganska grovt i slumpmässiga riktningar från mitten hela tiden (varians hög). Efter att man har gjort många kast och tittar vart pilarna har träffat sen tar genomsnittet av alla positionerna så kommer den genomsnittspositionen vara i mitten. Det är en analogi där slutsatsen är att det fungerar fortfarande bra att använda missvisande näringsdeklarationer så länge de representerar någorlunda bra genomsnitt och inte systematiskt alltid skattar för högt eller systematiskt skattar för lågt.
Någorlunda kopplat till detta:
https://en.wikipedia.org/wiki/Law_of_large_numbers
https://en.wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem