Un campione rappresentativo è un gruppo che corrisponde strettamente alle caratteristiche della sua popolazione nel suo insieme. In altre parole, il campione è un riflesso abbastanza accurato della popolazione da cui è tratto il campione.
Perché è importante? Che impatto ha un campione rappresentativo sulla ricerca? Diamo uno sguardo più da vicino ad alcuni dei motivi principali per cui gli scienziati utilizzano questa importante tecnica nelle loro ricerche.
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 degli 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 fatica. Uno dei primi problemi che i ricercatori devono affrontare è cercare di ottenere un campione più piccolo di partecipanti che rifletta veramente in corso nella popolazione più numerosa.
Più grande è il campione, più è probabile che rifletta accuratamente ciò che esiste nella popolazione. Immagina, ad 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 di individui abbastanza ampio.
Come si ottengono campioni rappresentativi?
In psicologia, un campione rappresentativo è un segmento selezionato di un gruppo che è strettamente parallelo alla popolazione nel suo insieme in termini di variabili chiave in esame. Quindi il tuo campione varierebbe a seconda di quale sia il tuo argomento di ricerca o la popolazione di interesse.
Ad esempio, se circa la metà della popolazione totale di interesse è di sesso femminile, per essere rappresentativo un campione dovrebbe essere composto da circa il 50 percento di donne.
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 esaminare le differenze nel colore degli occhi negli Stati Uniti. Per ottenere un campione rappresentativo, devono esaminare quale percentuale di cittadini statunitensi condivide determinate qualità come l'origine etnica e il genere e assicurarsi che il loro campione rifletta accuratamente quei numeri.
Importanza nella ricerca sanitaria
Immagina 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 giungere a conclusioni che non riflettono accuratamente ciò che sta realmente accadendo nel mondo. nonché quanti finanziamenti potrebbero essere disponibili per ulteriori ricerche sulla prevenzione e il trattamento.
