Che cos'è il campionamento statistico?
Il campionamento statistico si riferisce allo studio delle popolazioni raccogliendo informazioni e analizzandole. Il campionamento statistico è la base per una grande quantità di informazioni, che vanno dalle stime dell'altezza media in una nazione agli studi sull'impatto del marketing sui bambini. Numerose professioni utilizzano campionamenti statistici, tra cui psicologia, demografia e antropologia. Come ogni metodo di studio, tuttavia, il campionamento statistico è soggetto a errori ed è importante analizzare i metodi utilizzati per condurre uno studio prima di accettare i risultati.
Questo processo inizia con una definizione della popolazione che lo scienziato vuole studiare e la variabile che lui o lei vuole misurare. Ad esempio, qualcuno potrebbe voler conoscere il peso medio dei bambini delle scuole elementari. Successivamente, lo scienziato decide come raccogliere i dati desiderati. Nell'esempio precedente, lo scienziato potrebbe recarsi nelle scuole con una bilancia, inviare questionari a medici o genitori o provare ad accedere alle cartelle cliniche della scuola. Molti ricercatori cercano di misurare direttamente, piuttosto che fare affidamento sulle risposte di sé, perché in questo modo i risultati sono coerenti.
Una volta definita la popolazione, la variabile da misurare e il metodo, lo scienziato decide come campionare accuratamente la popolazione in modo che i dati raccolti siano rappresentativi di un gruppo più ampio. In altre parole, il campionamento statistico non implica la misurazione della variabile desiderata in ogni individuo della popolazione studiata; una selezione di individui viene utilizzata per generalizzare i risultati. In generale, maggiore è la dimensione del campione, migliori sono i risultati.
Il sistema più comune è il campionamento casuale, in cui uno scienziato genera un elenco di individui casuali da un database centrale. Alcuni scienziati usano il campionamento dei cluster, in cui una popolazione è divisa in un gruppo di piccoli cluster e ciascun cluster è studiato a fondo. Altri potrebbero usare un campionamento sistematico, in cui viene studiata ogni ennesima persona nella popolazione. Il sistema di selezione più pericoloso e inaffidabile per il campionamento statistico è il campionamento di convenienza; qualcuno in piedi all'angolo di una strada con i sondaggi sta utilizzando il campionamento pratico, che può produrre risultati altamente imprecisi.
Dopo che i dati sono stati raccolti, il ricercatore li analizza e li usa per fare generalizzazioni su una popolazione. Negli studi che si basano sul campionamento statistico, il metodo utilizzato è di solito chiaramente dettagliato, in modo che altri scienziati possano decidere se il metodo è valido o meno. Un metodo non valido può causare errori di campionamento, che metterebbero in discussione i risultati dello studio.