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Cos’è l’errore di campionamento e perché è importante?

Per capire cos’è l’errore di campionamento, devi prima conoscere un po’ il campionamento e cosa significa nella ricerca per sondaggi. (Se siete già tutti informati sul campionamento, sentitevi liberi di passare alla prossima sezione.)

Quando si conduce un sondaggio, di solito si è interessati a un gruppo di persone molto più grande di quello che si può raggiungere. La soluzione pratica è quella di prendere un campione rappresentativo – un gruppo che rappresenti l’intera popolazione della tua ricerca.

Per assicurarti che il tuo campione sia una rappresentazione equa, devi seguire alcune buone pratiche di campionamento dei sondaggi. Forse la più nota di queste è la giusta dimensione del campione. (Troppo grande e stai facendo un sacco di lavoro per nessun guadagno significativo; troppo piccolo e non puoi essere sicuro che il tuo campione sia rappresentativo.)

Ma c’è di più nel fare bene il campionamento che semplicemente ottenere la giusta dimensione del campione. Per questo motivo, è importante capire sia l’errore di campionamento che gli errori non campionari in modo da poter evitare che causino problemi nella tua ricerca.

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Errori non campionari vs. errori di campionamento: definizioni

Purtroppo, il termine ‘errore di campionamento’ non indica gli errori che i ricercatori hanno commesso nel selezionare o lavorare con un campione. Problemi come scegliere le persone sbagliate, lasciare che i pregiudizi entrino nel quadro, o non riuscire a prevedere che i partecipanti si autoselezioneranno o non risponderanno: questi sono errori non campionari, e tratteremo alcuni dei peggiori colpevoli più avanti nell’articolo.

Gli errori non campionari possono verificarsi sia quando si lavora con un campione rappresentativo (come in un sondaggio nazionale) sia quando si effettua un’enumerazione totale (come quando si conducono sondaggi sull’esperienza dei dipendenti con la propria forza lavoro.)

Invece, l’errore di campionamento significa la differenza tra i valori medi del campione e della popolazione, quindi accade solo quando si lavora con campioni rappresentativi.

Interessante, di solito non è possibile quantificare il grado di errore di campionamento in uno studio poiché – per definizione – i dati rilevanti per l’intera popolazione non vengono misurati.

Come spiega l’OCSE, una popolazione non sarà mai perfettamente rappresentata da un campione perché la popolazione è più grande e completa. In questo senso, l’errore di campionamento è una caratteristica del campionamento piuttosto che un errore umano, e non può essere completamente evitato.

Tuttavia, l’errore di campionamento può assolutamente essere ridotto seguendo le buone pratiche – di cui si parlerà più avanti.

Errori di campionamento e non campionamento: 5 esempi

Errore di specificazione della popolazione (errore non campionario)

Questo errore si verifica quando il ricercatore non capisce chi deve fare il sondaggio. Per esempio, immaginate un sondaggio sul consumo di cereali per la colazione nelle famiglie. A chi fare il sondaggio? Potrebbe essere l’intera famiglia, la persona che più spesso fa la spesa, o i bambini. L’acquirente potrebbe prendere la decisione di acquisto, ma i bambini influenzano la scelta dei cereali.

Questo tipo di errore non campionario può essere evitato comprendendo a fondo la domanda di ricerca prima di iniziare a costruire un questionario o selezionare gli intervistati.

Errore di inquadramento del campione (errore non campionario)

Un errore di inquadramento si verifica quando la sottopopolazione sbagliata viene utilizzata per selezionare un campione. Un classico errore di frame si è verificato nelle elezioni presidenziali del 1936 tra Roosevelt e Landon. La struttura del campione era costituita da registrazioni di automobili e elenchi telefonici. Nel 1936, molti americani non possedevano auto o telefoni, e quelli che li possedevano erano in gran parte repubblicani. I risultati predissero erroneamente una vittoria repubblicana.

L’errore qui sta nel modo in cui un campione è stato selezionato. La distorsione è stata inconsciamente introdotta perché i ricercatori non hanno previsto che solo certi tipi di persone sarebbero comparsi nella loro lista di intervistati, e parti della popolazione di interesse sono state escluse. Un equivalente moderno potrebbe essere l’utilizzo di numeri di telefono cellulare, e quindi inavvertitamente l’esclusione di adulti che non possiedono un telefono cellulare, come gli anziani o quelli con gravi difficoltà di apprendimento.

Gli errori di frame possono anche accadere quando gli intervistati al di fuori della popolazione di interesse sono inclusi in modo errato. Per esempio, diciamo che un ricercatore sta facendo uno studio nazionale. La loro lista potrebbe essere tratta da un’area geografica che accidentalmente include un piccolo angolo di un territorio straniero – e quindi includere rispondenti che non sono rilevanti per lo scopo dello studio.

Errore di selezione (errore non campionario)

Si verifica quando i rispondenti auto-selezionano la loro partecipazione allo studio – solo quelli che sono interessati rispondono. Può anche essere introdotto dalla parte del ricercatore come un errore di campionamento non casuale. Per esempio, se un ricercatore invita a rispondere sui social media, otterrà risposte da persone che conoscono, e di queste persone, solo gli individui più disponibili o affabili risponderanno.

L’errore di selezione può essere controllato facendo sforzi extra per ottenere la partecipazione. Un tipico processo di sondaggio comprende l’avvio di un contatto pre-sondaggio per richiedere la cooperazione, il sondaggio vero e proprio e il follow-up post-sondaggio. Se non si riceve una risposta, segue una seconda richiesta di sondaggio e forse interviste utilizzando modalità alternative come il telefono o il contatto personale.

Non risposta (errore di non campionamento)

Gli errori di non risposta si verificano quando chi risponde è diverso da chi non risponde. Per esempio, diciamo che sei un’azienda che fa ricerche di mercato prima del lancio di un nuovo prodotto. Potresti ottenere un livello sproporzionato di partecipazione dai tuoi clienti esistenti, dato che sanno chi sei, e perdere l’occasione di ascoltare un gruppo più ampio di persone che non comprano ancora da te.

Questo può accadere perché il potenziale rispondente non è stato contattato o ha rifiutato di rispondere. L’entità di questo errore di non risposta può essere controllato attraverso indagini di follow-up utilizzando modalità alternative.

Errori di campionamento

Come descritto in precedenza, gli errori di campionamento si verificano a causa della variazione del numero o della rappresentatività del campione che risponde. Gli errori di campionamento possono essere controllati e ridotti da (1) attenti disegni del campione, (2) campioni abbastanza grandi (controlla il nostro calcolatore di dimensioni del campione online), e (3) contatti multipli per assicurare una risposta rappresentativa.

Assicurati di tenere d’occhio questi errori di campionamento e non campionamento in modo da poterli evitare nella tua ricerca.