Tipi di campione ed errori nella ricerca

Nelle statistiche, un campione è un sottoinsieme di una popolazione che viene utilizzato per rappresentare l'intero gruppo nel suo complesso. Quando si fa ricerca, è spesso poco pratico esaminare tutti i membri di una particolare popolazione perché il numero di persone è semplicemente troppo grande. Per fare inferenze sulle caratteristiche di una popolazione, i ricercatori possono utilizzare un campione casuale.

Perché i ricercatori usano gli esempi?

Quando si ricerca un aspetto della mente o del comportamento umano, i ricercatori non possono semplicemente raccogliere dati da ogni singolo individuo nella maggior parte dei casi. Invece, scelgono un campione più piccolo di individui che rappresentano il gruppo più grande. Se il campione è veramente rappresentativo della popolazione in questione, i ricercatori possono quindi prendere i loro risultati e generalizzarli al gruppo più ampio.

Tipi di campionamento

Nella ricerca psicologica e in altri tipi di ricerca sociale, gli sperimentatori di solito si affidano a diversi metodi di campionamento.

1. Campionamento di probabilità

Campionamento di probabilità significa che ogni individuo in una popolazione ha le stesse possibilità di essere selezionato. Poiché il campionamento probabilistico implica la selezione casuale, assicura che un diverso sottogruppo della popolazione ha le stesse possibilità di essere rappresentato nel campione. Ciò rende i campioni di probabilità più rappresentativi e i ricercatori sono maggiormente in grado di generalizzare i loro risultati al gruppo nel suo insieme.

Esistono alcuni tipi diversi di campionamento probabilistico:

Semplice campionamento casuale è, come suggerisce il nome, il tipo più semplice di campionamento probabilistico. I ricercatori prendono ogni individuo in una popolazione e selezionano casualmente il loro campione, spesso usando un qualche tipo di programma per computer o generatore di numeri casuali.
Campionamento casuale stratificato coinvolge separare la popolazione in sottogruppi e quindi prendere un semplice campione casuale da ciascuno di questi sottogruppi. Ad esempio, una ricerca potrebbe suddividere la popolazione in sottogruppi in base a razza, sesso o età e quindi prendere un semplice campione casuale di ciascuno di questi gruppi. Il campionamento casuale stratificato offre spesso una maggiore accuratezza statistica rispetto al semplice campionamento casuale e aiuta a garantire che determinati gruppi siano rappresentati con precisione nel campione.
Campionamento a grappolo comporta la divisione di una popolazione in cluster più piccoli, spesso in base alla posizione geografica o ai confini. Viene quindi selezionato un campione casuale di questi cluster e vengono misurati tutti i soggetti all'interno del cluster. Ad esempio, immagina di provare a fare uno studio sui dirigenti scolastici nel tuo stato. La raccolta di dati da ogni singolo preside della scuola sarebbe cost-proibitiva e dispendiosa in termini di tempo. Usando un metodo di campionamento a grappolo, scegli casualmente cinque contee dal tuo stato e poi raccogli i dati da ogni soggetto in ciascuna di queste cinque contee.

2. Campionamento non probabilistico

Il campionamento non probabilistico, d'altra parte, implica la selezione dei partecipanti usando metodi che non danno a ogni individuo in una popolazione le stesse possibilità di essere scelti. Un problema con questo tipo di campione è che i volontari potrebbero essere diversi su determinate variabili rispetto ai non volontari, il che potrebbe rendere difficile generalizzare i risultati all'intera popolazione.

Esistono anche un paio di diversi tipi di campionamento non probabilistico:

Praticità di campionamento comporta l'uso dei partecipanti in uno studio perché sono convenienti e disponibili. Se ti sei mai offerto volontario per uno studio di psicologia condotto attraverso il dipartimento di psicologia della tua università, allora hai partecipato a uno studio basato su un campione di convenienza. Gli studi che si basano sulla richiesta di volontari o sull'uso di campioni clinici disponibili per il ricercatore sono anche esempi di campioni di convenienza.
Campionamento scopo comporta la ricerca di individui che soddisfano determinati criteri. Ad esempio, gli operatori di marketing potrebbero essere interessati ad apprendere come i loro prodotti sono percepiti da donne di età compresa tra i 18 ei 35 anni. Potrebbero assumere una società di ricerche di mercato per condurre interviste telefoniche che cercano intenzionalmente e intervistano donne che soddisfano i criteri di età.
Campionamento delle quote coinvolge intenzionalmente il campionamento di una parte specifica di un sottogruppo all'interno di una popolazione. Per esempio, i sondaggisti politici potrebbero essere interessati a ricercare le opinioni di una popolazione su una certa questione politica. Se usano un semplice campionamento casuale, potrebbero perdere alcuni sottoinsiemi della popolazione per caso. Invece, stabiliscono i criteri che una certa percentuale del campione deve includere questi sottogruppi. Mentre il campione risultante potrebbe non essere effettivamente rappresentativo delle proporzioni effettive esistenti nella popolazione, avere una quota garantisce che questi sottogruppi più piccoli siano rappresentati.

Ulteriori informazioni su alcuni dei modi in cui differiscono i campioni di probabilità e non probabilità.

Errori di campionamento

Poiché il campionamento non può naturalmente includere ogni singolo individuo in una popolazione, possono verificarsi degli errori.

Le differenze tra ciò che è presente in una popolazione e ciò che è presente in un campione sono noti come errori di campionamento.

Mentre è impossibile sapere esattamente quanto grande possa essere la differenza tra la popolazione e il campione, i ricercatori sono in grado di stimare statisticamente la dimensione degli errori di campionamento. Nei sondaggi politici, ad esempio, potresti spesso sentire il margine di errore espresso da certi livelli di fiducia.

In generale, maggiore è la dimensione del campione, minore è il livello di errore. Ciò è semplicemente dovuto al fatto che man mano che il campione si avvicina al raggiungimento della dimensione della popolazione totale, maggiore è la probabilità di catturare accuratamente tutte le caratteristiche della popolazione. L'unico modo per eliminare completamente l'errore di campionamento è quello di raccogliere dati da tutta la popolazione, che spesso è semplicemente troppo cost-proibitivo e richiede molto tempo. Gli errori di campionamento possono essere minimizzati, tuttavia, utilizzando test di probabilità randomizzati e una grande dimensione del campione.