Il campionamento per convenienza è una delle forme più comuni di distorsione della selezione del campione quando si conduce uno studio di ricerca. Questo tipo di campionamento viene utilizzato perché consente ai ricercatori di raccogliere i dati in modo rapido e semplice. Tuttavia, questo processo può portare a pregiudizi di sottocopertura, in quanto i ricercatori selezionano solo alcuni gruppi o individui che sono più facilmente accessibili per loro.
Prendiamo l’esempio di uno studio sul bullismo tra gli adolescenti. In questo caso, si potrebbe non includere gli adolescenti che studiano a casa o frequentano scuole private, perché sarebbero più difficili da raggiungere rispetto a quelli che frequentano le scuole pubbliche. L’assenza di questi gruppi nel campione potrebbe influire sulla validità dei risultati, poiché questi studenti potrebbero vivere il bullismo in modo diverso rispetto a quelli che frequentano le scuole pubbliche.
Capire che cos’è il pregiudizio di sottocopertura…
In parole povere, la sottocopertura si verifica quando una parte sostanziale della popolazione oggetto della ricerca ha pochissime possibilità di essere selezionata per far parte del campione o non è rappresentata in modo soddisfacente nella popolazione del sondaggio.
Ad esempio, supponiamo che stiate conducendo un sondaggio sulle preferenze degli attuali studenti universitari e che vogliate capire quali sono i film che amano di più. A tal fine, si potrebbe selezionare un campione casuale di studenti universitari in corso e chiedere quante volte alla settimana vanno al cinema. Tuttavia, se non ci sono cinema vicino a casa di questi studenti (o se non hanno l’auto), non hanno quasi nessuna possibilità di essere selezionati per questo sondaggio.
In questo caso, il bias di sottocopertura porterebbe a risultati che sottostimano il numero medio di volte a settimana in cui gli attuali studenti universitari vanno al cinema, perché non tiene conto delle persone che non hanno accesso ai film.
Cause del pregiudizio di sottocopertura
Sebbene il pregiudizio di sottocopertura sia un problema serio, può anche essere prevenuto con una tecnica adeguata e la comprensione del problema.
Uno dei motivi per cui si verificano i bias di sottocopertura è la mancata risposta al sondaggio. Ciò significa che quando viene condotto un sondaggio, alcune persone non rispondono. Questo può accadere per molti motivi: forse non hanno tempo, pensano di non avere nulla di importante da dire o si dimenticano del tutto del sondaggio. Qualunque sia il motivo, queste persone non sono incluse nei risultati perché non avete raccolto le loro risposte.
Un altro motivo di bias di sottocopertura è l’errore di non copertura, che si riferisce ai casi in cui un individuo viene selezionato dal campione ma non può essere contattato a causa di un errore di campionamento da parte del ricercatore. Ad esempio, se state conducendo un sondaggio telefonico e chiamate per sbaglio qualcuno che non parla abbastanza bene l’inglese per capire le vostre domande, è probabile che questa persona riagganci prima di rispondere, il che significa che la sua risposta non è mai stata registrata per un’analisi successiva!
L’ultima causa di undercoverage bias di cui parleremo oggi è l’errore di copertura, che si riferisce ai casi in cui individui che dovrebbero essere inclusi nel campione non lo sono.
Come possiamo risolvere i pregiudizi di sottocopertura?
Con QuestionPro Audience potete evitare le distorsioni del campionamento utilizzando i nostri migliori strumenti. Prendiamo la logica condizionale: questa funzione consente di utilizzare il sondaggio come strumento per convalidare le esperienze di alcuni gruppi nello studio, migliorando così l’integrità dei risultati.
La logica condizionale è particolarmente utile se si dispone di un campione di dimensioni ridotte o se è fondamentale che tutti i membri di un particolare gruppo siano rappresentati nella popolazione del sondaggio. Questo perché la logica condizionale aiuta a garantire che tutti i membri di quel gruppo ricevano le stesse informazioni alla prima domanda e non si perdano dettagli importanti che potrebbero essere importanti per la loro esperienza, ma che potrebbero non valere per altri gruppi. Supponiamo di fare un’indagine sulle esperienze di persone di razza diversa in America. In questo caso, la logica condizionale consente di presentare domande uniche relative a tali esperienze ai rispondenti di determinati gruppi.
Esempi di bias di sottocopertura
La distorsione da sottocopertura è comune nelle ricerche di sondaggio e può portare a risultati imprecisi. L’undercoverage bias si verifica quando i membri della vostra popolazione di ricerca non possono completare il sondaggio senza avere accesso a Internet.
- Se una parte della popolazione non ha accesso a Internet o perde la connessione durante la compilazione del sondaggio, i dati raccolti saranno incompleti. Ciò causerà un errore di sottocopertura e influenzerà i risultati dello studio.
Il nostro software vi consente di raccogliere informazioni in modo efficace da tutte le parti della vostra popolazione di ricerca, con o senza accesso a Internet e in modalità mobile. I partecipanti al sondaggio possono compilare i dati anche in luoghi remoti senza accesso a Internet. Lasciate che QuestionPro Audience faccia il lavoro duro per voi, evitate i pregiudizi di sottocopertura e raccogliete dati da chiunque, ovunque e in qualsiasi momento.
- I sondaggi di QuestionPro sono adatti ai dispositivi mobili e si adattano a qualsiasi dispositivo abilitato a Internet, compresi i telefoni cellulari. Ciò significa che è possibile raggiungere un maggior numero di intervistati e affrontare il problema dell’accessibilità che spesso porta a pregiudizi di sottocopertura in qualsiasi indagine sistematica.
Indipendentemente dal dispositivo utilizzato dagli intervistati, i sondaggi QuestionPro avranno sempre un ottimo aspetto e saranno facili da compilare. Gli intervistati possono visualizzare e rispondere comodamente alle vostre domande, senza dover fare un pin out o uno zoom sul modulo.
- Ci sono molte ragioni per cui si possono verificare pregiudizi di sottocopertura; tuttavia, una causa comune è quando i raccoglitori di dati non riescono a raggiungere alcuni gruppi all’interno della popolazione.
Per esempio, supponiamo che stiate facendo una ricerca sulla parità di genere sul posto di lavoro, ma che intervistiate solo uomini che lavorano in aziende Fortune 500. In questo caso, si perderanno le donne che lavorano in aziende più piccole o che non lavorano affatto perché si occupano di bambini o parenti anziani. L’insieme dei dati risultanti potrebbe sembrare sbilanciato verso le prospettive maschili, anche se sono stati raccolti da entrambi i sessi!
Conclusione
L’undercoverage bias, noto anche come bias di campionamento, è un problema comune nelle indagini sistematiche. Per evitare l’undercoverage bias, è necessario capire perché il campione non rappresenta il pubblico target. Allora si possono prendere provvedimenti per eliminare le cause di questo fenomeno.
In altre parole, se si cerca di trarre conclusioni su un’ampia popolazione ma si campiona solo una piccola parte di essa, ci saranno persone in quella popolazione che non sono rappresentate nel campione – e potrebbero non avere caratteristiche simili a quelle di coloro che sono stati inclusi. Questo può causare problemi perché le vostre conclusioni potrebbero non riflettere ciò che accade nella realtà.
Come detto, il pregiudizio di sottocopertura deriva dal campionamento di convenienza e dalla mancanza di conoscenza e comprensione del pubblico target. Noi di QuestionPro siamo convinti che la scelta di un pubblico adeguato renderà la vostra ricerca non solo accurata ma anche perspicace, consentendovi di prendere decisioni aziendali intelligenti.
Autore: Danielle Figueroa
