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 è noto come bias di campionamento e può essere prevenuto selezionando sempre i partecipanti in modo casuale e da contesti diversi.
Che cos’è il bias di campionamento?
Il bias di campionamento o campione distorto nella ricerca si verifica quando i membri della popolazione prevista vengono selezionati in modo errato, perché hanno una probabilità inferiore o superiore di essere selezionati.
L’esempio più popolare e facilmente comprensibile di bias di campionamento è quello degli elettori delle elezioni presidenziali. Se si intervistano 1.000 elettori della classe media e dei colletti blu, il campione sarà pesantemente distorto perché non sarà abbastanza eterogeneo da dipingere l’intero quadro. Tralascia diversi dati demografici che sono necessari per trarre una conclusione accurata.
Cause e tipi di distorsione del campionamento
Ci sono molte cause di distorsione nel campionamento che i ricercatori devono tenere sotto controllo. Ecco i più comuni:
-
Sottocopertura e distorsione del campionamento:
La sottocopertura è una delle maggiori cause di bias di campionamento, perché i ricercatori non riescono a rappresentare accuratamente il campione. La ragione principale di questa sottocopertura è l’inadeguata rappresentazione della popolazione o la raccolta di risposte solo da intervistati facilmente reperibili utilizzando un campionamento di convenienza. I sondaggi nazionali condotti online rientrano in questa categoria di rischio di sottocopertura, perché tendono a non coinvolgere gli anziani e coloro che hanno un accesso limitato o nullo a Internet.
Un’equa rappresentazione della popolazione aiuta a ottenere risultati accurati per il sondaggio. Ma ciò significa che dovete impegnarvi di più per assicurarvi di non perdere i diversi gruppi demografici.
Esempio di pregiudizio da sottocopertura:
I ricercatori vogliono capire l’effetto di una nuova legge sul traffico in una città e quindi conducono un sondaggio a campione all’interno di un centro commerciale. È molto probabile che lo studio subisca una sottocopertura da parte dei seguenti gruppi:
-
- Persone che non amano visitare i centri commerciali
- Coloro che non hanno un mezzo di trasporto per raggiungere il centro commerciale
- Chi preferisce visitare un altro centro commerciale
-
Pregiudizio della risposta volontaria:
Il bias di risposta volontaria è noto anche come bias di autoselezione, quando gli intervistati in possesso di specifiche caratteristiche partecipano più volentieri alla ricerca rispetto ad altri. Questo accade quando hanno il controllo sulla partecipazione allo studio. In questo caso gli intervistati non sono neutrali e la maggior parte tende a propendere per un argomento perché si identifica con esso.
IMPARARE SU: Bias di selezione
L’autoselezione provoca risultati indesiderati nello studio e ne compromette la razionalità. Il bias di risposta volontario si verifica anche a causa del desiderio delle persone di non affrontare l’argomento, anche se le loro opinioni sono importanti. In questo modo i risultati dello studio rappresentano solo le persone che hanno opinioni forti sull’argomento e lasciano fuori gli altri, sovrarappresentando il campione.
Esempio di autoselezione/difformità volontaria:
Le trasmissioni televisive o radiofoniche “call-in” sono i migliori esempi di pregiudizio volontario, in cui solo gli intervistati interessati all’argomento si collegano e partecipano allo studio.
-
Pregiudizio di sopravvivenza:
Anche il bias di sopravvivenza è un tipo comune di bias campionario, in cui il ricercatore si concentra solo sul campione che supera i criteri di selezione e ignora quelli che non li hanno superati. Il problema del survivorship bias è che i risultati sono molto ottimistici e quindi non forniscono al ricercatore un quadro completo. Le opinioni delle variabili che non hanno soddisfatto i criteri vengono ignorate, rendendo i risultati unilaterali. La mancanza di visibilità porta a un errore logico e altera i risultati finali.
Esempio di bias di sopravvivenza:
Lo studio delle performance aziendali in un determinato settore può non tenere conto delle organizzazioni che sono fallite e hanno cessato di esistere. I risultati possono sembrare positivi a causa della distorsione da sopravvivenza, ma non rappresentano accuratamente l’intero settore.
-
Bias di non risposta:
Gli intervistati che rifiutano di partecipare agli studi e abbandonano la ricerca causano un bias di non risposta. Le mancate risposte sono dovute all’impossibilità di una parte della popolazione target di partecipare all’indagine, perché sceglie di non farlo. Il bias di partecipazione è dovuto a molteplici ragioni che causano un’enorme distorsione negli studi. Molti scelgono di ritirarsi a causa della lunghezza o della struttura delle domande dello studio.
Esempio di bias di non risposta:
La richiesta di informazioni sensibili a un campione è una delle principali cause di bias di non risposta. Molti intervistati potrebbero non sentirsi a proprio agio nel rispondere a domande sulla famiglia, il reddito, le preferenze sessuali, l’uso di droghe e altri dettagli personali di questo tipo, con conseguenti distorsioni nelle risposte.
-
Bias di richiamo:
La distorsione da richiamo si verifica semplicemente quando gli intervistati non riescono a ricordare correttamente le cose. Non si può fare molto per mitigare la distorsione da richiamo, ma si può solo considerare un errore comune nella raccolta dei dati. I bias di richiamo sono molto comuni nei sondaggi, poiché la memoria umana è imperfetta e ha una memoria selettiva per impostazione predefinita. Non si tratta di quanto uno sia bravo o meno a ricordare le cose. Il momento migliore per evitare le distorsioni del ricordo è quello di intervistare gli intervistati quando la loro memoria è fresca di avvenimento.
-
Pregiudizio dell’osservatore:
Il pregiudizio dell’osservatore è causato dai ricercatori quando essi stessi influenzano le aspettative della ricerca, sia consciamente che in gran parte inconsciamente. Si verifica a causa del cherry-picking, che consiste nell’esaminare solo un gruppo specifico di statistiche o nell’influenzare i partecipanti durante le interviste. Un buon disegno del sondaggio può attenuare questa distorsione e può essere totalmente controllato dal ricercatore.
IMPARARE SU: Il campionamento mirato
Come evitare la distorsione del campionamento
Anche se evitare del tutto la distorsione da campionamento è una richiesta eccessiva, è possibile controllarla in una certa misura. Ecco alcuni suggerimenti per evitare i pregiudizi di campionamento.
- Definire la popolazione e il quadro di campionamento
- Assicuratevi che la popolazione target e la struttura di campionamento coincidano.
- Mantenere la lunghezza dell’indagine breve o ragionevole
- Rendere i sondaggi facilmente accessibili
- Seguito
- Il campionamento di convenienza non è l’opzione migliore
- Stabilite gli obiettivi del sondaggio
- Dare agli intervistati la possibilità di partecipare in modo paritario
L’importanza del campionamento casuale stratificato
Il campionamento casuale stratificato è un ottimo modo per ridurre i livelli di parzialità nei vostri studi. I ricercatori hanno la possibilità di esaminare accuratamente la popolazione e di creare un campione accuratamente rappresentativo.
IMPARARE SU: Campionamento dei sondaggi
Ad esempio, se la popolazione è composta da 5.000 individui, di cui il 50% maschi e il 50% femmine, e per condurre lo studio sono necessarie 100 persone, è necessario scegliere 50 maschi e 50 femmine per rappresentare accuratamente la suddivisione della popolazione. Il campionamento stratificato aiuta i ricercatori a evitare i pregiudizi all’inizio, creando consapevolezza del mix di campionamento.
QuestionPro Audience – il vostro partner di riferimento per i bias di campionamento
Un buon modo per evitare i bias di campionamento è quello di avere un ampio bacino di partecipanti tra cui scegliere per lo studio. Un numero maggiore di intervistati tra cui scegliere offre ai ricercatori la possibilità di campionare accuratamente in base alla popolazione. QuestionPro Audience ospita milioni di intervistati per sondaggi online a doppia apertura in tutto il mondo tra cui scegliere per qualsiasi tipo di studio. Scegliete saggiamente il vostro partner di campionamento per acquisire informazioni accurate e condurre studi di ricerca di successo.
