{"id":827752,"date":"2022-08-04T09:00:09","date_gmt":"2022-08-04T09:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/falsa-copertura-2\/"},"modified":"2024-01-15T05:58:35","modified_gmt":"2024-01-15T05:58:35","slug":"falsa-copertura-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/falsa-copertura-2\/","title":{"rendered":"Bias di sottocopertura: come evitarlo nella ricerca per sondaggio"},"content":{"rendered":"

Il campionamento per convenienza<\/a> \u00e8 una delle forme pi\u00f9 comuni di distorsione della selezione<\/a> del campione quando si conduce uno studio di ricerca. Questo tipo di campionamento viene utilizzato perch\u00e9 consente ai ricercatori di raccogliere i dati in modo rapido e semplice. Tuttavia, questo processo pu\u00f2 portare a pregiudizi di sottocopertura, in quanto i ricercatori selezionano solo alcuni gruppi o individui che sono pi\u00f9 facilmente accessibili per loro.<\/span><\/p>\n

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, perch\u00e9 sarebbero pi\u00f9 difficili da raggiungere rispetto a quelli che frequentano le scuole pubbliche. L’assenza di questi gruppi nel campione potrebbe influire sulla validit\u00e0 dei risultati, poich\u00e9 questi studenti potrebbero vivere il bullismo in modo diverso rispetto a quelli che frequentano le scuole pubbliche. <\/span><\/p>\n

Capire che cos’\u00e8 il pregiudizio di sottocopertura…<\/h2>\n

In parole povere, la sottocopertura si verifica quando una parte sostanziale della popolazione oggetto della ricerca ha pochissime possibilit\u00e0 di essere selezionata per far parte del campione<\/a> o non \u00e8 rappresentata in modo soddisfacente nella popolazione del sondaggio. <\/span><\/p>\n

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 pi\u00f9. A tal fine, si potrebbe selezionare un campione casuale<\/a> 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 possibilit\u00e0 di essere selezionati per questo sondaggio.<\/span><\/p>\n

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, perch\u00e9 non tiene conto delle persone che non hanno accesso ai film.<\/span><\/p>\n

Cause del pregiudizio di sottocopertura<\/span><\/h2>\n

Sebbene il pregiudizio di sottocopertura sia un problema serio, pu\u00f2 anche essere prevenuto con una tecnica adeguata e la comprensione del problema.<\/span><\/p>\n

Uno dei motivi per cui si verificano i bias di sottocopertura \u00e8 la mancata risposta al sondaggio<\/a>. Ci\u00f2 significa che quando viene condotto un sondaggio, alcune persone non rispondono. Questo pu\u00f2 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 perch\u00e9 non avete raccolto le loro risposte.<\/span><\/p>\n

Un altro motivo di bias di sottocopertura \u00e8 l’errore di non copertura, che si riferisce ai casi in cui un individuo viene selezionato dal campione ma non pu\u00f2 essere contattato a causa di un errore di campionamento<\/a> da parte del ricercatore. Ad esempio, se state conducendo un sondaggio telefonico<\/a> e chiamate per sbaglio qualcuno che non parla abbastanza bene l’inglese per capire le vostre domande, \u00e8 probabile che questa persona riagganci prima di rispondere, il che significa che la sua risposta non \u00e8 mai stata registrata per un’analisi successiva!<\/span><\/p>\n

L’ultima causa di undercoverage bias di cui parleremo oggi \u00e8 l’errore di copertura, che si riferisce ai casi in cui individui che dovrebbero essere inclusi nel campione non lo sono. <\/span>
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Come possiamo risolvere i pregiudizi di sottocopertura?<\/h3>\n

Con QuestionPro Audience<\/a> 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 cos\u00ec l’integrit\u00e0 dei risultati. <\/span><\/p>\n

La logica condizionale \u00e8 particolarmente utile se si dispone di un campione di<\/a> dimensioni ridotte o se \u00e8 fondamentale che tutti i membri di un particolare gruppo siano rappresentati nella popolazione del sondaggio. Questo perch\u00e9 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. <\/span><\/p>\n

Esempi di bias di sottocopertura<\/strong><\/h2>\n

La distorsione da sottocopertura \u00e8 comune nelle ricerche di sondaggio<\/a> e pu\u00f2 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. <\/span><\/p>\n