I ricercatori e gli scienziati che conducono indagini ed eseguono esperimenti devono rispettare determinate procedure linee guida e regole per assicurare l'accuratezza evitando errori di campionamento come grande variabilità, bias o sotto copertura. Gli errori di campionamento possono influenzare significativamente la precisione e l'interpretazione dei risultati, che a loro volta possono portare a costi elevati per aziende o agenzie governative, o danni a popolazioni di persone o organismi viventi in essere studiato.
TL; DR (troppo lungo; non ho letto)
Per condurre correttamente un sondaggio, è necessario determinare il proprio gruppo campione. Questo gruppo campione dovrebbe includere persone rilevanti per l'argomento del sondaggio. Vuoi sondare una dimensione del campione il più ampia possibile; campioni più piccoli diventano meno rappresentativi dell'intera popolazione.
Una piccola dimensione del campione può anche portare a casi di bias, come la mancata risposta, che si verifica quando alcuni soggetti non hanno l'opportunità di partecipare al sondaggio. In alternativa, il bias di risposta volontaria si verifica quando solo un piccolo numero di soggetti non rappresentativi hanno l'opportunità di partecipare al sondaggio, di solito perché sono gli unici a saperlo esso.
Misura di prova
Nel caso dei ricercatori che conducono indagini, ad esempio, la dimensione del campione è essenziale. Per condurre correttamente un sondaggio, è necessario determinare il proprio gruppo campione. Questo gruppo campione dovrebbe includere persone rilevanti per l'argomento del sondaggio.
Ad esempio, se stai conducendo un sondaggio sulla preferenza di un determinato detergente per la cucina rispetto a un'altra marca, dovresti intervistare un gran numero di persone che utilizzano detergenti per la cucina. L'unico modo per ottenere risultati accurati al 100% è quello di intervistare ogni singola persona che usa detergenti per la cucina; tuttavia, poiché ciò non è fattibile, sarà necessario intervistare un gruppo campione il più ampio possibile.
Svantaggio 1: Variabilità
La variabilità è determinata dalla deviazione standard della popolazione; la deviazione standard di un campione è quanto lontano potrebbero essere i risultati reali del sondaggio dai risultati del campione che hai raccolto. Vuoi sondare una dimensione del campione il più ampia possibile; maggiore è la deviazione standard, meno accurati potrebbero essere i risultati, poiché le dimensioni del campione più piccole diventano meno rappresentative dell'intera popolazione.
Svantaggio 2: bias di scoperta Bi
Una piccola dimensione del campione influisce anche sull'affidabilità dei risultati di un'indagine perché porta a una maggiore variabilità, che può portare a distorsioni. Il caso più comune di bias è il risultato di una mancata risposta. La mancata risposta si verifica quando alcuni soggetti non hanno la possibilità di partecipare al sondaggio. Ad esempio, se chiami 100 persone tra le 14:00 e le 17:00. e chiedi se sentono di avere abbastanza tempo libero nella loro quotidianità programma, la maggior parte degli intervistati potrebbe dire "sì". Questo campione - e i risultati - sono distorti, poiché la maggior parte dei lavoratori è al lavoro durante queste ore.
Le persone che sono al lavoro e non sono in grado di rispondere al telefono potrebbero avere una risposta diversa al sondaggio rispetto alle persone che sono in grado di rispondere al telefono nel pomeriggio. Queste persone non verranno incluse nel sondaggio e l'accuratezza del sondaggio risentirà della mancata risposta. Non solo la tua indagine soffre a causa della tempistica, ma il numero di soggetti non aiuta a sopperire a questa carenza.
Svantaggio 3: bias di risposta volontaria
Il bias di risposta volontaria è un altro svantaggio che deriva da una piccola dimensione del campione. Se pubblichi un sondaggio sul tuo sito web di detergenti per la cucina, solo un piccolo numero di persone ha accesso o conoscenza sul tuo sondaggio, ed è probabile che coloro che partecipano lo faranno perché si sentono fortemente a proposito del argomento. Pertanto, i risultati del sondaggio saranno distorti per riflettere le opinioni di coloro che visitano il sito web. Se un individuo è sul sito Web di un'azienda, è probabile che supporti l'azienda; potrebbe, ad esempio, cercare coupon o promozioni di quel produttore. Un sondaggio pubblicato solo sul suo sito Web limita il numero di persone che parteciperanno a coloro che erano già interessati ai loro prodotti, il che provoca un bias di risposta volontario.