{"id":1011176,"date":"2022-10-30T11:00:29","date_gmt":"2022-10-30T18:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/bias-di-selezione-cose-come-evitarlo-e-impatto-pratico\/"},"modified":"2025-08-26T14:49:16","modified_gmt":"2025-08-26T21:49:16","slug":"bias-di-selezione-cose-come-evitarlo-e-impatto-pratico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/bias-di-selezione-cose-come-evitarlo-e-impatto-pratico\/","title":{"rendered":"Bias di selezione: cos&#8217;\u00e8, come evitarlo e impatto pratico"},"content":{"rendered":"\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I ricercatori possono avere bisogno di aiuto per i risultati che non corrispondono alla realt\u00e0 della comunit\u00e0 di riferimento. Le cause sono numerose, ma una delle pi\u00f9 importanti \u00e8 il pregiudizio di selezione.  Si verifica quando il campione dello studio deve rappresentare accuratamente la popolazione di interesse, con conseguenti variazioni nei risultati della ricerca.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La comprensione dei bias di selezione, del loro impatto pratico e dei modi migliori per evitarli vi aiuter\u00e0 a gestirne gli effetti. In questo post troverete tutto ci\u00f2 che dovete sapere su come migliorare il vostro processo di raccolta dei dati.<\/span><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Che cos&#8217;\u00e8 il pregiudizio di selezione?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il bias di selezione si riferisce a errori sperimentali che portano a una rappresentazione imprecisa del campione di ricerca. Si verifica quando il gruppo di partecipanti o i dati non rappresentano il gruppo target.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una causa significativa di <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/selezione-bias\/\">bias di selezione<\/a> \u00e8 quando il ricercatore non prende in considerazione le caratteristiche del sottogruppo. Questo provoca disparit\u00e0 fondamentali tra le variabili dei dati del campione e la popolazione reale della ricerca.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I bias di selezione si verificano nella ricerca per diverse ragioni. Se il ricercatore sceglie la popolazione campione utilizzando criteri non corretti, pu\u00f2 trovare numerosi esempi di questa distorsione. Pu\u00f2 anche accadere a causa di elementi che influenzano la volont\u00e0 dei volontari dello studio di continuare a partecipare.<\/span><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Quali sono i tipi di pregiudizi di selezione nella ricerca?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diversi momenti del processo di ricerca possono verificarsi diversi tipi di pregiudizi di selezione. Di seguito ne elenchiamo alcuni: <\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Pregiudizio di campionamento<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/bias-di-campionamento\/\">distorsione<\/a> da campionamento \u00e8 una forma di distorsione da selezione causata da un campionamento non casuale della popolazione. Si verifica quando sottoinsiemi specifici vengono eliminati dal campione di ricerca, determinando una rappresentazione imprecisa dei sottogruppi della popolazione campione. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ad esempio, immagina di fare una ricerca sulla diffusione delle malattie cardiache nella tua zona. Per raccogliere i dati, decidi di fare delle interviste agli acquirenti del centro commerciale. <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Questa strategia esclude i pazienti ospedalizzati e quelli affetti da malattie cardiache. Il tuo campione \u00e8 falsato perch\u00e9 molte persone non sono presenti in quel centro commerciale ma si trovano nelle loro case o negli ospedali. <\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Bias di autoselezione<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/self-selection-bias-2\/\">Il pregiudizio di autoselezione<\/a> \u00e8 noto anche come pregiudizio dei volontari. Si verifica quando le qualit\u00e0 delle persone che partecipano volontariamente allo studio sono importanti per gli obiettivi dell&#8217;indagine. <\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L&#8217;autoselezione causa dati distorti se il gruppo campione \u00e8 composto da volontari anzich\u00e9 dalla popolazione target ideale. \u00c8 molto probabile che i ricercatori ottengano risultati distorti. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ad esempio, un appassionato di auto potrebbe partecipare a uno studio che esamina la percezione di una nuova auto che entra nel mercato di riferimento, poich\u00e9 si considera un esperto del settore.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">A causa del pregiudizio di autoselezione, potrebbero rispondere in modo inappropriato o fornire ulteriori informazioni non richieste.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Disturbo da mancata risposta<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La distorsione da mancata risposta si verifica quando le persone non rispondono a un sondaggio o non partecipano a un progetto di ricerca. Ci\u00f2 accade spesso nelle ricerche di sondaggio quando i partecipanti non hanno le capacit\u00e0 adeguate, non hanno tempo, o provano senso di colpa o vergogna per l&#8217;argomento.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Ad esempio, i ricercatori sono interessati a sapere come gli informatici vedono un nuovo software. Hanno condotto un sondaggio e hanno scoperto che molti informatici non hanno risposto o non hanno finito.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">I ricercatori hanno scoperto che gli intervistati ritengono che il software sia eccellente e di alta qualit\u00e0 dopo aver ricevuto i dati. Tuttavia, hanno scoperto di aver ricevuto soprattutto critiche negative dopo aver rilasciato il nuovo software all&#8217;intera popolazione di informatici. <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">I partecipanti al sondaggio erano informatici di primo livello che non sapevano individuare i difetti dei programmi. I partecipanti al sondaggio non rispecchiano la popolazione pi\u00f9 significativa di informatici. I risultati sono quindi imprecisi.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Pregiudizio di sopravvivenza<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il Survivorship bias si verifica quando un ricercatore sottopone delle variabili a un concorso di screening e seleziona quelle che completano con successo la procedura. Questo metodo di selezione preliminare elimina le variabili fallite a causa della loro scarsa visibilit\u00e0.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il pregiudizio di sopravvivenza si concentra sui fattori di maggior successo, anche se non dispongono di dati rilevanti. Pu\u00f2 alterare i risultati della ricerca e portare a opinioni inutilmente positive che non riflettono la realt\u00e0. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Supponiamo che tu stia facendo una ricerca sulle variabili di successo degli imprenditori. La maggior parte degli imprenditori famosi non ha finito l&#8217;universit\u00e0.  Potrebbe far pensare che uscire dall&#8217;universit\u00e0 con un concetto forte sia sufficiente per avviare una carriera. Ma la maggior parte di chi abbandona il college non diventa ricco.<\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">In realt\u00e0, sono molte di pi\u00f9 le persone che hanno abbandonato l&#8217;universit\u00e0 per lanciare imprese di scarso successo. In questo esempio, il survivorship bias si verifica quando si presta attenzione solo agli abbandoni che hanno avuto successo e si ignora la grande maggioranza degli abbandoni che hanno fallito.<\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Pregiudizio di abbandono<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La distorsione da abbandono si verifica quando alcuni intervistati abbandonano il sondaggio mentre \u00e8 ancora in corso. Di conseguenza, i risultati della ricerca presentano molte incognite, il che riduce la qualit\u00e0 delle conclusioni.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il pi\u00f9 delle volte, il ricercatore cerca le tendenze tra le variabili di abbandono. Se riuscite a identificare queste tendenze, potreste essere in grado di determinare il motivo per cui i rispondenti hanno abbandonato improvvisamente il vostro sondaggio e di prendere i provvedimenti del caso.<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Pregiudizio di richiamo<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La distorsione da richiamo si verifica quando alcuni membri del campione faticano a ricordare informazioni cruciali, il che influisce sul processo di ricerca. Si verifica quando i ricercatori rifiutano ci\u00f2 che hanno davanti e vedono invece ci\u00f2 che vogliono vedere. <\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">Otterrai un risultato distorto se ti limiti a fare un sondaggio tra coloro che hanno visto un nuovo film. Chi l&#8217;ha visto dir\u00e0 che gli \u00e8 piaciuto, mentre chi non l&#8217;ha visto dir\u00e0 che non gli \u00e8 piaciuto. Questo perch\u00e9 le persone a cui \u00e8 piaciuto il film sono pi\u00f9 disposte a discuterne rispetto a quelle a cui non \u00e8 piaciuto.  <\/span><\/i><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Pregiudizio di sottocopertura<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La distorsione da sottocopertura si verifica quando un campione rappresentativo viene estratto da una percentuale inferiore della popolazione target. I sondaggi online sono particolarmente vulnerabili alla distorsione da sottocopertura.<\/span><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">In un sondaggio online sulla salute auto-riferita, supponiamo che tu ti stia concentrando sui comportamenti di consumo eccessivo di alcol e fumo. Tuttavia, a causa del tuo modo di condurre il sondaggio, stai deliberatamente escludendo le persone che non utilizzano Internet. <\/span><\/i><\/p>\n\n<p><i><span style=\"font-weight: 400;\">In questo modo, gli individui pi\u00f9 anziani e meno istruiti vengono esclusi dal campione. Poich\u00e9 gli utenti e i non utenti di internet differiscono in modo significativo, non puoi trarre risultati affidabili dal tuo sondaggio online.<\/span><\/i><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Quali sono gli impatti dei bias di selezione?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nella ricerca esiste sempre la possibilit\u00e0 di errori casuali o sistematici che compromettono l&#8217;affidabilit\u00e0 dei risultati della ricerca. I pregiudizi di selezione possono avere diversi impatti e spesso \u00e8 difficile stabilire quanto siano significativi o in quale direzione vadano gli effetti. Gli impatti possono comportare diversi problemi per le aziende, tra cui i seguenti:<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Rischio di perdita di fatturato e reputazione<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Per la pianificazione e la strategia aziendale, gli approfondimenti ottenuti da campioni non rappresentativi sono molto meno utili perch\u00e9 non sono in linea con la popolazione target. Se le decisioni aziendali si basano su questi risultati, si rischia di perdere denaro e reputazione.<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Impatta sulla validit\u00e0 esterna dell&#8217;analisi<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La ricerca diventa meno affidabile a causa di dati imprecisi. Pertanto, la validit\u00e0 esterna dell&#8217;analisi \u00e8 compromessa a causa del campione distorto.<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li> <span style=\"font-family: Raleway, sans-serif; font-size: 24px;\">Questo porta a decisioni aziendali inappropriate<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se i risultati finali sono distorti e non rappresentativi dell&#8217;argomento, non \u00e8 sicuro affidarsi ai risultati dello studio per prendere importanti decisioni aziendali.<\/span><\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><em>Abbiamo pubblicato un blog che parla dell&#8217;<a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/subgroup-analysis\/\">analisi dei sottogruppi<\/a>; perch\u00e9 non lo consultate per avere altre idee?<\/em><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Come evitare i pregiudizi di selezione?<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 molto probabile che i risultati del sondaggio siano stati influenzati da un errore di selezione. Per evitare errori di selezione, consultate i seguenti consigli:<\/span><\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Evita i pregiudizi di selezione durante la progettazione dell&#8217;indagine<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Provate alcuni di questi suggerimenti per evitare pregiudizi di selezione quando sviluppate la struttura del vostro sondaggio:<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Assicuratevi che gli obiettivi del sondaggio siano evidenti.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Specifica gli standard da rispettare per il pubblico a cui ti rivolgi.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Consentire a tutti i possibili partecipanti un&#8217;equa opportunit\u00e0 di prendere parte all&#8217;indagine.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Evita i pregiudizi di selezione durante il campionamento<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Considerate di mettere in pratica alcune di queste strategie durante il processo di selezione dei campioni:<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Quando utilizzi un <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/campionamento-casuale-semplice-definizione-ed-esempi\/\">campionamento casuale<\/a> nei tuoi processi, assicurati che la randomizzazione sia corretta.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Assicuratevi che l&#8217;elenco dei partecipanti sia aggiornato e rappresenti accuratamente il pubblico a cui \u00e8 destinato.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Assicuratevi che i sottogruppi rappresentino la popolazione nel suo complesso e condividano i fattori essenziali.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Evita i pregiudizi di selezione durante la valutazione<\/h3>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durante il processo di valutazione e convalida, \u00e8 necessario pensare di mettere in pratica alcune di queste idee per evitare pregiudizi di selezione:<\/span><\/p>\n\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Se volete assicurarvi che la selezione del campione, la procedura e la raccolta dei dati siano prive di pregiudizi, \u00e8 bene che un secondo ricercatore vi guardi le spalle.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Applicate la tecnologia per monitorare le variazioni dei dati, in modo da poter identificare i risultati inattesi e indagare rapidamente per riparare o evitare dati imprecisi.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Controlla le tendenze dei dati della ricerca di base precedente per verificare se la tua ricerca \u00e8 in linea con una forte <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/validita-interna\/\">validit\u00e0 interna<\/a>.<\/span><\/li>\n\n\n\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Invita le persone che non hanno risposto al sondaggio a partecipare a un altro sondaggio. Un secondo turno potrebbe produrre pi\u00f9 voti per una comprensione pi\u00f9 chiara dei risultati.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span style=\"font-weight: 400;\">Conclusione<\/span><\/h2>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comprendere i bias di selezione, le loro tipologie e il modo in cui influiscono sui risultati della ricerca \u00e8 il primo passo per affrontarli. Abbiamo scoperto dati cruciali che ci aiuteranno a identificarlo e a lavorare per ridurne al minimo l&#8217;impatto. \u00c8 possibile evitare i pregiudizi di selezione utilizzando QuestionPro per raccogliere dati di ricerca affidabili.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diverse situazioni possono causare bias di selezione, ad esempio quando campioni non neutrali sono combinati con problemi di sistema. Uno strumento di ricerca di livello aziendale da utilizzare nella ricerca e nelle esperienze di alterazione \u00e8 la suite di ricerca QuestionPro.<\/span><\/p>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La suite di ricerca QuestionPro fornisce modelli di sondaggi basati su ricerche professionali, rendendo pi\u00f9 semplice lo sviluppo di sondaggi. Scopri di pi\u00f9 sui sondaggi e inizia a usare il nostro software per sondaggi creando un account gratuito. <\/span><\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/research-edition-survey-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n  <button>SAPERNE DI PI\u00d9<\/button>\n<\/a>       <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/a\/showEntry.do?classID=1053&amp;sourceRef=blog\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\n  <button>PROVA GRATUITA<\/button>\n<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I ricercatori possono avere bisogno di aiuto per i risultati che non corrispondono alla realt\u00e0 della comunit\u00e0 di riferimento. 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