无偏估计不一定是相合估计。
无偏性和相合性是两个不同的概念。相合性是在大样本n->+∞时成立，而无偏性不需要这个条件。当待估参数的估计量中只包含\overline{X}时，根据大数定律，具有无偏性一定具有相合性。但当待估参数的估计量中不止含有\overline{X}时，就要通过切比雪夫不等式来看是否具有相合性了，此时无偏性和相合性无关。
例如，如果总体期望EX存在，那么随机样本X1永远是EX的无偏估计，但不相合。总体X服从均匀分布(0，θ)，次序统计量X(n)是θ的相合估计(也是强相合)，但是有偏估计(但它是渐近无偏估计)。