{"id":831791,"date":"2021-10-27T22:24:10","date_gmt":"2021-10-28T05:24:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/bias-di-campionamento\/"},"modified":"2025-03-20T16:51:36","modified_gmt":"2025-03-20T23:51:36","slug":"bias-di-campionamento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/bias-di-campionamento\/","title":{"rendered":"Bias di campionamento: cos’\u00e8, esempi e come evitarlo"},"content":{"rendered":"

Immaginate di fare una ricerca sull’esperienza di guida di un’automobile, ma tutti i partecipanti sono esclusivamente motociclisti; inevitabilmente i risultati saranno inutili ai fini della ricerca che ci siamo prefissati. Questo tipo di errore di campionamento che si verifica quando si conduce uno studio di ricerca con una scarsa selezione dei partecipanti \u00e8 noto come bias di campionamento<\/strong> e pu\u00f2 essere prevenuto selezionando sempre i partecipanti in modo casuale e da contesti diversi.<\/p>\n

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Sommario | Bias di campionamento<\/p>\n

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  1. Definizione<\/a><\/li>\n
  2. Cause e tipologie <\/a>\n
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    1. Bias di sottocopertura<\/a><\/li>\n
    2. Esempio di distorsione da sottocopertura<\/a><\/li>\n
    3. Pregiudizio della risposta volontaria<\/a><\/li>\n
    4. Esempio di autoselezione\/difformit\u00e0 volontaria<\/a><\/li>\n
    5. Pregiudizio di sopravvivenza<\/a><\/li>\n
    6. Esempio di bias di sopravvivenza<\/a><\/li>\n
    7. Bias di non risposta<\/a><\/li>\n
    8. Esempio di distorsione da mancata risposta<\/a><\/li>\n
    9. Pregiudizio di richiamo<\/a><\/li>\n
    10. Pregiudizio dell’osservatore<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n
    11. Come evitarlo<\/a><\/li>\n
    12. L’importanza del campionamento casuale stratificato<\/a><\/li>\n
    13. QuestionPro Audience – il vostro partner di riferimento<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n

      Che cos’\u00e8 il bias di campionamento?<\/b><\/h2>\n

      Il bias di campionamento o campione distorto nella ricerca si verifica quando i membri della popolazione prevista vengono selezionati in modo errato, perch\u00e9 hanno una probabilit\u00e0 inferiore o superiore di essere selezionati.<\/span><\/p>\n

      L’esempio pi\u00f9 popolare e facilmente comprensibile di bias di campionamento \u00e8 quello degli elettori delle elezioni presidenziali. Se si intervistano 1.000 elettori della classe media e dei colletti blu, il campione sar\u00e0 pesantemente distorto perch\u00e9 non sar\u00e0 abbastanza eterogeneo da dipingere l’intero quadro. Tralascia diversi dati demografici che sono necessari per trarre una conclusione accurata.<\/span><\/p>\n

      Cause e tipi di distorsione del campionamento<\/b><\/h2>\n

      Ci sono molte cause di distorsione nel campionamento che i ricercatori devono tenere sotto controllo. Ecco i pi\u00f9 comuni: <\/span><\/p>\n