Errore di campionamento

Che cos'è un errore di campionamento?

Un errore di campionamento è un errore statistico che si verifica quando un analista non seleziona un campione che rappresenta l'intera popolazione di dati. Di conseguenza, i risultati trovati nel campione non rappresentano i risultati che si otterrebbero dall'intera popolazione.

Il campionamento è un'analisi eseguita selezionando un numero di osservazioni da una popolazione più ampia. Il metodo di selezione può produrre sia errori di campionamento che errori non di campionamento.

Punti chiave

• Si verifica un errore di campionamento quando il campione utilizzato nello studio non è rappresentativo dell'intera popolazione.
• Il campionamento è un'analisi eseguita selezionando un numero di osservazioni da una popolazione più ampia.
• Anche i campioni randomizzati avranno un certo grado di errore di campionamento perché un campione è solo un'approssimazione della popolazione da cui è tratto.
• La prevalenza degli errori di campionamento può essere ridotta aumentando la dimensione del campione.
• Il campionamento casuale è un ulteriore modo per ridurre al minimo il verificarsi di errori di campionamento.
• Generalmente, gli errori di campionamento possono essere classificati in quattro categorie:errore specifico della popolazione, errore di selezione, errore del frame di esempio, o errore di mancata risposta.

Comprensione degli errori di campionamento

Un errore di campionamento è una deviazione del valore campionato rispetto al valore reale della popolazione. Gli errori di campionamento si verificano perché il campione non è rappresentativo della popolazione o è in qualche modo distorto. Anche i campioni randomizzati avranno un certo grado di errore di campionamento perché un campione è solo un'approssimazione della popolazione da cui è tratto.

Tipi di errori di campionamento

Esistono diverse categorie di errori di campionamento.

Errore specifico della popolazione

Un errore specifico della popolazione si verifica quando un ricercatore non capisce chi esaminare.

Errore di selezione

L'errore di selezione si verifica quando il sondaggio viene selezionato automaticamente, o quando solo i partecipanti interessati al sondaggio rispondono alle domande. I ricercatori possono tentare di superare l'errore di selezione trovando modi per incoraggiare la partecipazione.

Errore fotogramma campione

Si verifica un errore di frame di esempio quando un campione viene selezionato dai dati errati della popolazione.

Errore di mancata risposta

Un errore di mancata risposta si verifica quando non si ottiene una risposta utile dai sondaggi perché i ricercatori non sono stati in grado di contattare i potenziali intervistati (oi potenziali intervistati si sono rifiutati di rispondere).

Eliminazione degli errori di campionamento

La prevalenza degli errori di campionamento può essere ridotta aumentando la dimensione del campione. All'aumentare della dimensione del campione, il campione si avvicina alla popolazione reale, che riduce il potenziale di deviazioni dalla popolazione effettiva. Si consideri che la media di un campione di 10 varia più della media di un campione di 100. Si possono anche adottare misure per garantire che il campione rappresenti adeguatamente l'intera popolazione.

I ricercatori potrebbero tentare di ridurre gli errori di campionamento replicando il loro studio. Ciò potrebbe essere ottenuto effettuando ripetutamente le stesse misurazioni, utilizzando più di un soggetto o più gruppi, o intraprendendo più studi.

Il campionamento casuale è un ulteriore modo per ridurre al minimo il verificarsi di errori di campionamento. Il campionamento casuale stabilisce un approccio sistematico alla selezione di un campione. Per esempio, piuttosto che scegliere i partecipanti da intervistare a casaccio, un ricercatore potrebbe scegliere quelli i cui nomi compaiono per primi, decimo, 20, 30, 40esimo, e così via, sulla lista.

Esempi di errori di campionamento

Supponiamo che la società XYZ fornisca un servizio basato su abbonamento che consente ai consumatori di pagare un canone mensile per lo streaming di video e altri tipi di programmazione tramite una connessione Internet.

L'azienda vuole intervistare i proprietari di case che guardano almeno 10 ore di programmazione via Internet a settimana e che pagano per un servizio di streaming video esistente. XYZ vuole determinare quale percentuale della popolazione è interessata a un servizio di abbonamento a basso prezzo. Se XYZ non pensa attentamente al processo di campionamento, possono verificarsi diversi tipi di errori di campionamento.

Si verificherebbe un errore di specifica della popolazione se XYZ Company non comprende i tipi specifici di consumatori che dovrebbero essere inclusi nel campione. Per esempio, se XYZ crea una popolazione di persone di età compresa tra 15 e 25 anni, molti di questi consumatori non prendono la decisione di acquisto di un servizio di streaming video perché non lavorano a tempo pieno. D'altra parte, se XYZ mettesse insieme un campione di adulti che lavorano che prendono decisioni di acquisto, i consumatori di questo gruppo potrebbero non guardare 10 ore di programmazione video ogni settimana.

L'errore di selezione causa anche distorsioni nei risultati di un campione. Un esempio comune è un sondaggio che si basa solo su una piccola parte di persone che rispondono immediatamente. Se XYZ si sforza di dare seguito ai consumatori che inizialmente non rispondono, i risultati del sondaggio possono cambiare. Per di più, se XYZ esclude i consumatori che non rispondono subito, i risultati del campione potrebbero non riflettere le preferenze dell'intera popolazione.

Errore di campionamento vs. errore di non campionamento

Esistono diversi tipi di errori che possono verificarsi durante la raccolta di dati statistici. Gli errori di campionamento sono le differenze apparentemente casuali tra le caratteristiche di una popolazione campione e quelle della popolazione generale. Gli errori di campionamento si verificano perché le dimensioni del campione sono inevitabilmente limitate. (È impossibile campionare un'intera popolazione in un sondaggio o in un censimento.)

Un errore di campionamento può verificarsi anche quando non vengono commessi errori di alcun tipo; si verificano errori di campionamento perché nessun campione corrisponderà mai perfettamente ai dati nell'universo da cui viene prelevato il campione.

La società XYZ vorrà anche evitare errori di non campionamento. Gli errori non di campionamento sono errori che si verificano durante la raccolta dei dati e fanno sì che i dati differiscano dai valori reali. Gli errori di non campionamento sono causati da errori umani, come un errore commesso nel processo di indagine.

Se un gruppo di consumatori guarda solo cinque ore di programmazione video a settimana ed è incluso nel sondaggio, tale decisione è un errore non campionario. Fare domande tendenziose è un altro tipo di errore.

Domande frequenti sugli errori di campionamento

Che cos'è l'errore di campionamento e il campionamento?

Gli errori di campionamento sono errori statistici che si verificano quando un campione non rappresenta l'intera popolazione. Nelle statistiche, campionamento significa selezionare il gruppo da cui raccogliere effettivamente i dati nella ricerca.

Qual è la formula dell'errore di campionamento?

Errore di campionamento = Z × ? n dove: Z = Z valore del punteggio basato su intervallo di confidenza (circa = 1.96 ) ? = Deviazione standard della popolazione n = Dimensione del campione \begin{aligned}&\text{Errore di campionamento}=Z\times\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\\&\textbf{dove:}\\&Z=Z\text{ valore del punteggio basato su il}\\&\qquad\ \text{intervallo di confidenza (circa}=1,96)\\&\sigma=\text{deviazione standard della popolazione}\\&n=\text{dimensione del campione}\end{allineato} ​Errore di campionamento=Z×n​σ​dove:Z=Valore del punteggio Z basato sull'intervallo di confidenza (circa=1,96)σ=Deviazione standard della popolazionen=Dimensione del campione​

La formula dell'errore di campionamento viene utilizzata per calcolare l'errore di campionamento complessivo nell'analisi statistica. L'errore di campionamento è calcolato dividendo la deviazione standard della popolazione per la radice quadrata della dimensione del campione, e quindi moltiplicando la risultante con il valore del punteggio Z, che si basa sull'intervallo di confidenza.

Quali sono i tipi di errori di campionamento?

Generalmente, gli errori di campionamento possono essere classificati in quattro categorie:errore specifico della popolazione, errore di selezione, errore del frame di esempio, o errore di mancata risposta. Un errore specifico della popolazione si verifica quando il ricercatore non capisce chi dovrebbe intervistare. Si verifica un errore di selezione quando gli intervistati selezionano autonomamente la loro partecipazione allo studio. (Ciò si traduce solo in coloro che sono interessati a rispondere, che distorce i risultati.) Si verifica un errore di frame di esempio quando viene utilizzata la sottopopolazione errata per selezionare un campione. Finalmente, si verifica un errore di mancata risposta quando i potenziali rispondenti non vengono contattati con successo o si rifiutano di rispondere.

Perché l'errore di campionamento è importante?

Essere consapevoli della presenza di errori di campionamento è importante perché può essere un indicatore del livello di confidenza che si può riporre nei risultati. L'errore di campionamento è importante anche nel contesto di una discussione su quanto possono variare i risultati della ricerca.

Come si trova un errore di campionamento?

Nella ricerca di indagine, gli errori di campionamento si verificano perché tutti i campioni sono campioni rappresentativi:un gruppo più piccolo che rappresenta l'intera popolazione di ricerca. È impossibile sondare l'intero gruppo di persone che desideri raggiungere.

Di solito non è possibile quantificare il grado di errore di campionamento in uno studio poiché è impossibile raccogliere i dati rilevanti dall'intera popolazione che si sta studiando. Questo è il motivo per cui i ricercatori raccolgono campioni rappresentativi (e i campioni rappresentativi sono la ragione per cui ci sono errori di campionamento).