Che cos’è un campione rappresentativo?
Definizione di campione rappresentativo: Un campione rappresentativo è definito come una piccola quantità o un sottoinsieme di qualcosa di più grande. Rappresenta le stesse proprietà e proporzioni di una popolazione più ampia.
Ad esempio, consideriamo un marchio che sta per lanciare un nuovo prodotto in una città degli Stati Uniti. Sarà praticamente impossibile inviare un sondaggio per raccogliere informazioni sulle caratteristiche del prodotto da ogni persona della città. Pertanto, i ricercatori raccolgono un piccolo campione di persone che rappresentino la popolazione della città e a cui viene somministrato un sondaggio per gestire il loro feedback sul prodotto. Questo campione è chiamato campione rappresentativo.
Un campione rappresentativo può essere costituito da persone o anche da sostanze chimiche negli studi scientifici che possono essere testate in laboratorio per analizzare il risultato di una particolare reazione chimica. Tuttavia, in questo blog ci concentreremo sulle persone e capiremo l’importanza di un campione rappresentativo della popolazione nelle ricerche di mercato e altri aspetti utili.
Perché è necessario utilizzare un campione rappresentativo nella ricerca?
Un campione rappresentativo permette ai ricercatori di astrarre le informazioni raccolte a una popolazione più ampia. La maggior parte delle ricerche di mercato e degli studi psicologici non sono adatti in termini di tempo, denaro e risorse per raccogliere dati su tutti. È praticamente impossibile raccogliere dati da ogni persona, soprattutto per una popolazione numerosa come quella di un intero Paese.
La buona notizia è che “non è necessario farlo!”. La cosa più importante è ottenere un buon campione rappresentativo, in modo che la maggior parte del vostro tempo e delle vostre energie vengano impiegati per ottenere risposte da un piccolo gruppo di persone che rappresentino una popolazione più ampia.
Gli studi di ricerca hanno sempre impiegato un gruppo più ristretto di persone per condurre gli studi, raccogliere i dati e analizzare i risultati. Cerchiamo di capire l’importanza di un campione rappresentativo per studi di ricerca significativi.
Importanza di un campione rappresentativo per gli studi di ricerca pratica
- Un campione rappresentativo è utile per condurre una ricerca di mercato di successo. Riuscite a immaginare di dover intervistare tutte le persone di un paese o addirittura di una città? Sarebbe il piano più impraticabile, troppo complicato e richiederebbe molto tempo.
- Un campione rappresentativo è un piccolo numero di persone che riflette il più accuratamente possibile un gruppo più ampio. Poi si può applicare, ad esempio, un sondaggio online a un campione della popolazione, in modo che sia il più rappresentativo possibile della nostra popolazione target.
- Non otterremo risultati migliori se, ad esempio, inviamo un sondaggio senza tenere conto della rappresentatività, senza sapere chi risponde e se i risultati rappresentano l’opinione del nostro pubblico target.
- Se non abbiamo rappresentatività, infatti, avremo dati che non ci serviranno affatto. Dobbiamo garantire che il campione presenti le caratteristiche che ci interessano per l’indagine.
- Tenete conto che avremo sempre un pregiudizio nel campione, perché ci saranno sempre persone che non risponderanno al sondaggio per vari motivi o che risponderanno in modo incompleto. In questo caso, non possiamo ottenere completamente i dati richiesti. Ora, per quanto riguarda il
dimensione del campione
Più la determinazione della dimensione del campione è grande, più è probabile che rappresenti da vicino la popolazione più ampia. - Un campione rappresentativo di grandi dimensioni ci dà una maggiore certezza che le persone incluse siano quelle di cui abbiamo bisogno, oltre a ridurre ogni possibile pregiudizio. Pertanto, se vogliamo evitare l’imprecisione nelle nostre indagini, dobbiamo disporre di campioni rappresentativi ed equilibrati.
Se volete, potete anche imparare a conoscere i bias di selezione attraverso il nostro blog.
Come costruire un campione rappresentativo
I ricercatori utilizzano due metodi per costruire campioni rappresentativi: il campionamento per probabilità e il campionamento non per probabilità.
1. Campionamento per probabilità: Il campionamento per probabilità è una tecnica in cui il ricercatore sceglie un campione da una popolazione più ampia utilizzando un metodo basato sulla teoria della probabilità. Affinché un partecipante sia considerato un campione probabilistico, deve essere selezionato in modo casuale.
Se si utilizza il campionamento probabilistico per ottenere un campione rappresentativo, il campionamento casuale semplice è la scelta migliore. La scelta del campione avviene in modo casuale, il che garantisce che ogni membro della popolazione abbia la stessa probabilità di essere selezionato e incluso nel gruppo campione.
2. Campionamento non probabilistico: Il campionamento non probabilistico è una tecnica di campionamento in cui il ricercatore seleziona i campioni in base a un giudizio soggettivo piuttosto che a una selezione casuale. Nel campionamento non probabilistico, non tutti i membri della popolazione hanno la possibilità di partecipare allo studio, a differenza del campionamento probabilistico, in cui ogni membro della popolazione ha una probabilità nota di essere selezionato.
Conoscere le caratteristiche demografiche del campione selezionato aiuterà senza dubbio a delimitare il profilo del campione desiderato e a definire le variabili che ci interessano, come il sesso, l’età, il luogo di residenza, ecc. Conoscendo questi criteri, prima di ottenere le informazioni, possiamo avere il controllo di creare un campione rappresentativo ed efficiente. Dobbiamo evitare di avere un campione che non rifletta la popolazione target. L’idea è quella di avere i dati più precisi possibili per il successo del nostro progetto.
Evitare errori di campionamento per una migliore rappresentazione
Quando un campione non è rappresentativo, si avrà un errore di campionamento noto come margine di errore. errore. Se vogliamo avere un campione rappresentativo di 100 dipendenti, dobbiamo scegliere un numero simile di uomini e donne. Ad esempio, se abbiamo un campione incline a un genere specifico, avremo un errore nel campione.
La determinazione della dimensione del campione è essenziale, ma non garantisce che esso rappresenti accuratamente la popolazione di cui abbiamo bisogno. Più che alle dimensioni, la rappresentatività è legata al frame del bias di campionamento, cioè all’elenco da cui vengono selezionate le persone, ad esempio nell’ambito di un sondaggio. Pertanto, per poter affermare che si tratta di un campione rappresentativo, dobbiamo assicurarci che le persone del nostro pubblico target siano incluse nell’elenco.
Esempio di campione rappresentativo
Un gruppo di cittadini che rappresenta l’intero Paese è designato come campione rappresentativo a livello nazionale. I ricercatori lo usano per riflettere e proiettare la realtà nazionale. Possono essere preferenze di qualsiasi tipo, comportamenti o profili socio-demografici.
Al meglio, il campione rappresentativo darà l’impressione di essere la popolazione totale, indipendentemente dal suo aspetto. Il numero di uomini e donne deve corrispondere alle proporzioni nazionali, la percentuale di ogni gruppo di età o di ogni regione deve corrispondere esattamente alla popolazione, ecc. Nelle misure non demografiche (come il possesso di prodotti o la segmentazione psicografica), il campione deve corrispondere alla popolazione.
Prendiamo l’esempio dell’età: se il ricercatore fissa delle quote tra i 16 e i 34 anni, tra i 35 e i 54 anni o superiori ai 55 anni, il campione sarà rappresentato entro queste proporzioni. Ma se analizza le fasce d’età da 16 a 20 anni, da 21 a 30 anni, da 31 a 40 anni e così via, non c’è garanzia che il campione rimanga corretto.
La misura in cui il controllo delle quote in un campione è possibile dipende dalle dimensioni del campione e dai dati di riferimento disponibili in un’indagine. Sei periodi di età, due generi e 15 regioni creano una griglia di 180 celle. Se la dimensione del campione è solo 100, non è possibile riempire tutte le celle. Anche con una dimensione del campione più ampia, una sezione può richiedere solo mezza persona e quindi non avrà i dati in essa contenuti.
La ponderazione può essere utilizzata per rendere un campione più rappresentativo. In alternativa alle celle interlacciate, le celle di quota possono essere strutturate in modo indipendente. Lo svantaggio è che possono esserci notevoli “vuoti” nel campione. Se tutti i giovani sono uomini, ad esempio, non sarà possibile utilizzare la ponderazione per correggere le lacune.
