In statistica, un campione è un sottoinsieme di una popolazione utilizzato per rappresentare l'intero gruppo nel suo insieme. Quando si effettuano ricerche, è spesso poco pratico esaminare ogni membro 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 i campioni?
Quando si ricerca un aspetto della mente o del comportamento umano, i ricercatori semplicemente non possono raccogliere dati da ogni singolo individuo nella maggior parte dei casi. Invece, scelgono un campione più piccolo di individui che rappresentano il gruppo più ampio. 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 in genere si affidano a diversi metodi di campionamento.
1. Campionamento di probabilità
Campionamento probabilistico significa che ogni individuo in una popolazione ha una possibilità di essere selezionato. Poiché il campionamento probabilistico implica una selezione casuale, garantisce che ogni sottoinsieme della popolazione abbia la stessa possibilità di essere rappresentato nel campione. Ciò rende i campioni probabilistici più rappresentativi e i ricercatori sono in grado di generalizzare meglio i loro risultati al gruppo nel suo insieme.
Esistono diversi tipi di campionamento probabilistico:
- Campionamento casuale semplice 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 utilizzando un qualche tipo di programma per computer o un generatore di numeri casuali.
- Campionamento casuale stratificato comporta la separazione della popolazione in sottogruppi e quindi il prelievo di un semplice campione casuale da ciascuno di questi sottogruppi. Ad esempio, la ricerca potrebbe dividere 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 spesso fornisce una maggiore accuratezza statistica rispetto al semplice campionamento casuale e aiuta a garantire che determinati gruppi siano rappresentati accuratamente nel campione.
- Campionamento a grappolo comporta la divisione di una popolazione in gruppi più piccoli, spesso basati sulla posizione geografica o sui confini. Viene quindi selezionato un campione casuale di questi cluster e vengono misurati tutti i soggetti all'interno del cluster. Ad esempio, immagina di fare uno studio sui dirigenti scolastici del tuo stato. La raccolta di dati da ogni singolo preside della scuola sarebbe proibitiva in termini di costi e richiederebbe molto tempo. Utilizzando un metodo di campionamento a grappolo, selezioni casualmente cinque contee dal tuo stato e quindi raccogli 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 utilizzando metodi che non danno a ogni sottoinsieme di una popolazione la stessa possibilità di essere rappresentato. Ad esempio, uno studio può reclutare partecipanti tra i volontari. Un problema con questo tipo di campione è che i volontari potrebbero differire dai non volontari su determinate variabili, il che potrebbe rendere difficile generalizzare i risultati all'intera popolazione.
Esistono anche un paio di diversi tipi di campionamento non probabilistico:
- Campionamento pratico implica l'utilizzo di partecipanti a 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, hai partecipato a uno studio che si basava su un campione di convenienza. Anche gli studi che si basano sulla richiesta di volontari o sull'utilizzo di campioni clinici a disposizione del ricercatore sono esempi di campioni di convenienza.
- Campionamento intenzionale comporta la ricerca di individui che soddisfano determinati criteri. Ad esempio, i professionisti del marketing potrebbero essere interessati a sapere come i loro prodotti sono percepiti dalle donne di età compresa tra 18 e 35 anni. Potrebbero assumere una società di ricerche di mercato per condurre interviste telefoniche che cercano e intervistano intenzionalmente donne che soddisfano i loro criteri di età.
- Campionamento delle quote comporta il campionamento intenzionale di proporzioni specifiche di ciascun sottogruppo all'interno di una popolazione. Ad esempio, i sondaggisti politici potrebbero essere interessati a ricercare le opinioni di una popolazione su una determinata questione politica. Se usano il campionamento casuale semplice, potrebbero perdere alcuni sottoinsiemi della popolazione per caso. Invece, stabiliscono criteri per assegnare a ciascun sottogruppo una certa percentuale del campione. A differenza del campionamento stratificato, i ricercatori utilizzano metodi non casuali per riempire le quote per ciascun sottogruppo.
Ulteriori informazioni su alcuni dei modi in cui i campioni probabilistici e non probabili differiscono.
Errori di campionamento
Poiché il campionamento non può naturalmente includere ogni singolo individuo in una popolazione, possono verificarsi errori.
Le differenze tra ciò che è presente in una popolazione e ciò che è presente in un campione sono note come errori di campionamento.
Sebbene sia impossibile sapere esattamente quanto possa essere grande 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 sentire spesso parlare del margine di errore espresso da determinati livelli di fiducia.
In generale, maggiore è la dimensione del campione, minore è il livello di errore. Questo semplicemente perché man mano che il campione si avvicina alla dimensione della popolazione totale, più è probabile che catturi con precisione tutte le caratteristiche della popolazione. L'unico modo per eliminare completamente l'errore di campionamento è raccogliere dati dall'intera popolazione, che spesso è semplicemente troppo proibitivo in termini di costi e dispendio di tempo. Tuttavia, gli errori di campionamento possono essere ridotti al minimo utilizzando test di probabilità randomizzati e un campione di grandi dimensioni.
