In termini statistici, il margine di errore si riferisce alla quantità di errore di campionamento casuale risultante dalla conduzione di un sondaggio. È un termine importante nelle ricerche di mercato perché definisce il livello di fiducia nei risultati ottenuti dall’indagine o dalla ricerca. Più alto è il margine di errore, minore è il grado di fiducia nella ricerca e viceversa.
Prima di iniziare un’indagine dobbiamo definire la nostra popolazione. Il margine di errore può essere significativo se la popolazione non viene definita in modo corretto o se le procedure di selezione non vengono seguite correttamente.
Molti fattori della nostra ricerca dipendono dalla dimensione del campione: quanto può influire l’errore casuale del campione sui nostri sondaggi?
Il margine di errore ci fornisce una statistica; più piccoli sono i margini, più accurati saranno i risultati del sondaggio. In un campione probabilistico ogni elemento della popolazione ha una probabilità di essere selezionato.
In questo modo il ricercatore può assicurarsi che le sue informazioni provengano da una parte rappresentativa della popolazione di interesse per il suo studio e può anche calcolare l’errore.
In un campione non probabilistico, la casualità è enfatizzata nella selezione di elementi specifici della popolazione. Questo accade perché la selezione viene fatta in base a ciò che è più conveniente o perché questo campione è più economico e veloce da realizzare. In un certo senso, possiamo dire che in questo tipo di campione escludiamo un certo sottoinsieme della popolazione.
I risultati di un campione non probabilistico non si riferiscono alla popolazione totale.
Possiamo filtrare un campione in base ai nostri interessi: se vogliamo che al sondaggio rispondano, ad esempio, 100 persone di età superiore ai 30 anni, utilizziamo il campionamento per quote e filtriamo coloro che non soddisfano questa caratteristica.
Potremmo avere un campione in cui sono presenti minori, ma quando rispondono alla prima domanda di un sondaggio, ci accorgiamo che non soddisfano i requisiti per continuare a rispondere al nostro sondaggio e possiamo programmare una logica di salto per terminare la sessione.
Continueremo a ricevere risposte da altri intervistati che hanno accettato in anticipo di partecipare alla ricerca, fino a raggiungere i 100 sondaggi online a cui hanno risposto persone di età superiore ai 30 anni che intendiamo completare.
Nei campioni non probabilistici non possiamo sapere quanto sia rappresentativa la popolazione, né possiamo calcolare il margine di errore.
Quando si utilizzano campioni probabilistici
Stabilisci un’area di campionamento, traccia un percorso e seleziona diverse famiglie da sottoporre al sondaggio. In questo modo puoi fare un’indagine casa per casa e coprire una certa area geografica. In questo caso potremmo avere un errore nel nostro campione, ad esempio se bussiamo a una casa e nessuno apre la porta, in questo caso non saremmo in grado di censire le persone che vi abitano.
Sicuramente quando si effettua un sondaggio per strada, fuori da un negozio o per telefono, non è possibile effettuare un campionamento probabilistico per il semplice fatto che non è possibile sondare tutti a causa della lontananza di alcune aree.
Se parliamo di sondaggi telefonici, dobbiamo tenere conto del fatto che non tutti dispongono di questo servizio, né esiste un database completo di numeri di cellulare come quello degli elenchi telefonici.
Alla ricerca di campioni migliori e di un margine di errore inferiore
Come abbiamo detto in precedenza, più piccoli sono i margini di errore, più accurati saranno i risultati dell’indagine, quindi dobbiamo lavorare per rendere il campione più efficiente, in modo che i nostri clienti non siano sorpresi quando pubblichiamo i risultati del margine di errore delle nostre indagini.
Condivido con te uno strumento che ti sarà molto utile: il calcolatore del margine di errore.
