Campione rappresentativo in psicologia
Un campione rappresentativo è un gruppo che corrisponde strettamente alle caratteristiche della sua popolazione nel suo complesso. In altre parole, il campione è un riflesso abbastanza preciso della popolazione da cui viene estratto il campione.
Perché questo importa? Che impatto ha un campione rappresentativo sulla ricerca? Diamo uno sguardo più da vicino ad alcune delle ragioni principali per cui gli scienziati usano questa importante tecnica nella loro ricerca.
Perché utilizzare un campione rappresentativo?
Quando raccolgono dati per studi psicologici, i ricercatori raramente raccolgono informazioni da ogni singolo membro di una particolare popolazione. Ci sono alcuni casi in cui è importante raccogliere dati da ogni membro di una popolazione (il censimento negli Stati Uniti ne è un esempio).
Anche se può sembrare abbastanza semplice, ottenere un campione veramente rappresentativo può essere piuttosto impegnativo e richiede molto tempo e molti sforzi. Uno dei primi problemi affrontati dai ricercatori è cercare di ottenere un campione più piccolo di partecipanti che rifletta veramente ciò che sta accadendo nella più ampia popolazione.
Più grande è il campione, più è probabile che rifletta accuratamente ciò che esiste nella popolazione. Immagina, per esempio, che stavi cercando di creare un campione che rappresentasse accuratamente l'intera popolazione degli Stati Uniti. Se il tuo campione è troppo piccolo, non sarai in grado di rappresentare la varietà di persone presenti. Per ottenere un campione veramente rappresentativo, potrebbe essere necessario raccogliere informazioni da un pool abbastanza ampio di individui.
Come vengono ottenuti i campioni rappresentativi?
In psicologia, un campione rappresentativo è un segmento selezionato di un gruppo che è strettamente parallelo alla popolazione nel suo complesso in termini di variabili chiave in esame. Quindi il tuo campione potrebbe variare a seconda di quale sia il tuo argomento di ricerca o di popolazione di interesse.
Ad esempio, se circa la metà della popolazione di interesse totale è di sesso femminile, un campione dovrebbe essere composto da circa il 50% di donne per essere rappresentativo.
Il campionamento casuale viene spesso utilizzato per ottenere un campione rappresentativo da un gruppo più ampio. Ciò comporta la selezione casuale di chi sarà nel campione. Ogni membro della popolazione ha le stesse possibilità di essere selezionato.
Esempi
Immagina che i ricercatori vogliano guardare le differenze nel colore degli occhi negli Stati Uniti. Per ottenere un campione rappresentativo, è necessario esaminare quale percentuale di cittadini statunitensi condividono determinate qualità come il background etnico e il sesso e assicurarsi che il campione rispecchi accuratamente tali numeri.
Perché i campioni rappresentativi sono così importanti nella ricerca sanitaria
Immaginate se gli scienziati volessero studiare la prevalenza di una particolare malattia nella popolazione in generale. Se dovessero fare affidamento su un campione non rappresentativo, potrebbero arrivare a conclusioni che non riflettono accuratamente ciò che sta realmente accadendo nel mondo. Ciò potrebbe in ultima analisi finire con l'incidere su quanto ulteriori ricerche siano dedicate allo studio di tale malattia e su quanti fondi potrebbero essere disponibili per ulteriori ricerche sulla prevenzione e il trattamento.
