Che cos'è un campionamento rappresentativo?

Il campionamento rappresentativo è un tipo di campionamento statistico in cui un ricercatore tenta di selezionare individui rappresentativi di una popolazione più ampia. Nel campionamento statistico, le persone raccolgono dati da un piccolo gruppo e cercano di estrapolare i risultati per fare generalizzazioni su un gruppo più ampio. Il campionamento veramente rappresentativo è estremamente difficile da realizzare e i ricercatori possono dedicare molto tempo e finanziamenti per ottenere il campione più rappresentativo possibile.

Come strumento di ricerca, il campionamento statistico è estremamente prezioso. Permette alle persone di studiare una popolazione senza studiare ogni singolo individuo in quella popolazione. Gli individui medi hanno una certa familiarità con il campionamento statistico, anche se potrebbero non esserne consapevoli; la prossima volta che apri un giornale, cerca un articolo che parla del risultato di uno studio. Una frase come "Il 67% dei proprietari di animali domestici americani dorme con i loro animali domestici" è il risultato di un campione rappresentativo di americani proprietari di animali domestici. Per inciso, quel numero proviene dalla Sealy® Mattress Company.

Per ottenere un campione rappresentativo, i ricercatori devono prima identificare la popolazione da campionare. Nell'esempio sopra, i ricercatori volevano raccogliere dati su quanti americani dormivano con i loro animali, quindi la popolazione era proprietaria di animali domestici americani. Il prossimo passo per i ricercatori è trovare un modo per selezionare casualmente persone da questa popolazione in modo che possano esaminare questi individui per i dati.

Se i ricercatori raccolgono troppo pesantemente da un segmento della popolazione, come tutti i proprietari di animali domestici americani che vanno in cliniche veterinarie nella città di Chicago, il risultato non è un campione rappresentativo della popolazione studiata. Pertanto, i ricercatori devono pensare a una moltitudine di metodi per la raccolta dei dati per garantire che i campioni vengano uniformemente analizzati su tutti gli aspetti della popolazione studiata.

Quando leggi uno studio che è stato condotto con l'uso di campionamenti rappresentativi, è una buona idea scoprire quali metodi hanno usato i ricercatori. L'errore di campionamento può produrre risultati errati e pertanto si desidera sapere come sono stati raccolti i dati, da chi sono stati raccolti e che tipo di controlli erano in atto per garantire che il campionamento fosse rappresentativo. Utilizzando il pensiero critico per esaminare le statistiche e il campionamento rappresentativo, sarai in grado di determinare se sono veramente utili e applicabili.

Alcuni indizi che uno studio potrebbe non essere valido includono l'uso di sondaggi di auto-risposta, che hanno un alto tasso di mancata risposta che distorcerebbe il campione e indicazioni che il campione è stato prelevato da una subunità più piccola di un gruppo più ampio. Se leggi uno studio che dice " X % degli europei mangia toast a colazione" e il testo dello studio afferma che il campione è stato ottenuto da persone nelle stazioni ferroviarie durante il tragitto giornaliero, questo non è un campionamento rappresentativo.

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