Errore di campionamento

Che cos'è un errore di campionamento?

Un errore di campionamento è un errore statistico che si verifica quando un analista non seleziona un campione che rappresenta l'intera popolazione di dati. Di conseguenza, i risultati trovati nel campione non rappresentano i risultati che si otterrebbero dall'intera popolazione.

Il campionamento è un'analisi eseguita selezionando un numero di osservazioni da una popolazione più ampia. Il metodo di selezione può produrre sia errori di campionamento che errori di non campionamento.

Comprensione degli errori di campionamento

Un errore di campionamento è una deviazione nel valore campionato rispetto al valore reale della popolazione. Gli errori di campionamento si verificano perché il campione non è rappresentativo della popolazione o è in qualche modo distorto. Anche i campioni randomizzati avranno un certo grado di errore di campionamento perché un campione è solo un'approssimazione della popolazione da cui è tratto.

Tipi di errori di campionamento

Esistono diverse categorie di errori di campionamento.

Errore specifico della popolazione

Un errore specifico della popolazione si verifica quando un ricercatore non capisce chi sondare.

Errore di selezione

L'errore di selezione si verifica quando il sondaggio viene selezionato automaticamente o quando solo i partecipanti interessati al sondaggio rispondono alle domande. I ricercatori possono tentare di superare l'errore di selezione trovando modi per incoraggiare la partecipazione.

Errore frame di esempio

Si verifica un errore di frame del campione quando un campione viene selezionato dai dati di popolazione errati.

Errore di mancata risposta

Un errore di mancata risposta si verifica quando non si ottiene una risposta utile dai sondaggi perché i ricercatori non sono stati in grado di contattare i potenziali intervistati (o i potenziali intervistati si sono rifiutati di rispondere).

Eliminazione degli errori di campionamento

La prevalenza di errori di campionamento può essere ridotta aumentando la dimensione del campione. All'aumentare della dimensione del campione, il campione si avvicina alla popolazione effettiva, il che diminuisce il potenziale di deviazioni dalla popolazione effettiva. Si consideri che la media di un campione di 10 varia più della media di un campione di 100. Si possono anche adottare misure per garantire che il campione rappresenti adeguatamente l'intera popolazione.

I ricercatori potrebbero tentare di ridurre gli errori di campionamento replicando il loro studio. Ciò potrebbe essere ottenuto eseguendo ripetutamente le stesse misurazioni, utilizzando più di un soggetto o più gruppi o intraprendendo più studi.

Il campionamento casuale è un ulteriore modo per ridurre al minimo il verificarsi di errori di campionamento. Il campionamento casuale stabilisce un approccio sistematico alla selezione di un campione. Ad esempio, piuttosto che scegliere i partecipanti da intervistare a caso, un ricercatore potrebbe scegliere quelli i cui nomi compaiono per primi, 10°, 20°, 30°, 40° e così via, nell'elenco.

Esempi di errori di campionamento

Si supponga che XYZ Company fornisca un servizio basato su abbonamento che consente ai consumatori di pagare una tariffa mensile per lo streaming di video e altri tipi di programmazione tramite una connessione Internet.

L'azienda vuole intervistare i proprietari di case che guardano almeno 10 ore di programmazione via Internet a settimana e che pagano per un servizio di streaming video esistente. XYZ vuole determinare quale percentuale della popolazione è interessata a un servizio di abbonamento a un prezzo inferiore. Se XYZ non riflette attentamente sul processo di campionamento, possono verificarsi diversi tipi di errori di campionamento.

Si verificherebbe un errore di specificazione della popolazione se l'azienda XYZ non comprende i tipi specifici di consumatori che dovrebbero essere inclusi nel campione. Ad esempio, se XYZ crea una popolazione di persone di età compresa tra 15 e 25 anni, molti di questi consumatori non prendono la decisione di acquisto su un servizio di streaming video perché potrebbero non lavorare a tempo pieno. D'altra parte, se XYZ mette insieme un campione di adulti che lavorano che prendono decisioni di acquisto, i consumatori di questo gruppo potrebbero non guardare 10 ore di programmazione video ogni settimana.

L'errore di selezione provoca anche distorsioni nei risultati di un campione. Un esempio comune è un sondaggio che si basa solo su una piccola parte di persone che rispondono immediatamente. Se XYZ si sforza di seguire i consumatori che inizialmente non rispondono, i risultati del sondaggio potrebbero cambiare. Inoltre, se XYZ esclude i consumatori che non rispondono subito, i risultati del campione potrebbero non riflettere le preferenze dell'intera popolazione.

Errore di campionamento rispetto a errore non di campionamento

Esistono diversi tipi di errori che possono verificarsi durante la raccolta di dati statistici. Gli errori di campionamento sono le differenze apparentemente casuali tra le caratteristiche di una popolazione campione e quelle della popolazione generale. Gli errori di campionamento sorgono perché le dimensioni del campione sono inevitabilmente limitate. (È impossibile campionare un'intera popolazione in un sondaggio o in un censimento.)

Può verificarsi un errore di campionamento anche quando non vengono commessi errori di alcun tipo; errori di campionamento si verificano perché nessun campione corrisponderà mai perfettamente ai dati nell'universo da cui viene prelevato il campione.

La società XYZ vorrà anche evitare errori di non campionamento. Gli errori di non campionamento sono errori che si verificano durante la raccolta dei dati e fanno sì che i dati differiscano dai valori reali. Gli errori non di campionamento sono causati da un errore umano, ad esempio un errore commesso nel processo di indagine.

Se un gruppo di consumatori guarda solo cinque ore di programmazione video a settimana ed è incluso nel sondaggio, tale decisione è un errore di non campionamento. Fare domande di parte è un altro tipo di errore.

Domande frequenti sugli errori di campionamento

Che cos'è l'errore di campionamento e il campionamento?

Gli errori di campionamento sono errori statistici che si verificano quando un campione non rappresenta l'intera popolazione. Nelle statistiche, il campionamento significa selezionare il gruppo da cui raccogliere effettivamente i dati nella tua ricerca.

Qual è la formula dell'errore di campionamento?

$\begin&\text=Z\times\frac{\ sigma}{\sqrt}\&\textbf\&Z=Z\text\&\qquad\ \text{intervallo di confidenza (approssimativamente} =1.96)\&\sigma=\text\&n=\text\end$

c-2.7,0,-7.17,-2.7,-13.5,-8c-5.8,-5.3,-9.5,-10,-9.5,-14

c0,-2,0.3,-3.3,1,-4c1.3,-2.7,23.83,-20.7,67.5,-54

c44.2,-33.3,65.8,-50.3,66.5,-51c1.3,-1.3,3,-2,5,-2c4.7,0,8.7,3.3,12,10

s173,378,173,378c0.7,0,35.3,-71,104,-213c68.7,-142,137,5,-285,206,5,-429

c69,-144,104,5,-217,7,106,5,-221

l0 -0

c5.3,-9.3,12,-14,20,-14

H400000v40H845.2724

s-225.272,467,-225.272,467s-235,486,-235,486c-2.7,4.7,-9,7,-19,7

c-6,0,-10,-1,-12,-3s-194,-422,-194,-422s-65,47,-65,47z

M834 80h400000v40h-400000z'/>​ σ​< /span>< span class="pstrut" style="height:3.10756000000000003em;">< span class="mord textbf">dove:</ span>Z =Z valore del punteggio basato su< span style="top:-2.0987800000000005em;">< /span> intervallo di confidenza (approssimativamente=</ span>1.9</ span>6)< span class="pstrut" style="height:3.10756000000000003em;">σ=Deviazione standard della popolazione</ span>n =Dimensione del campione</ span>​

La formula dell'errore di campionamento viene utilizzata per calcolare l'errore di campionamento complessivo nell'analisi statistica. L'errore di campionamento viene calcolato dividendo la deviazione standard della popolazione per la radice quadrata della dimensione del campione e quindi moltiplicando il risultante per il valore del punteggio Z, che si basa sull'intervallo di confidenza.

Quali sono i tipi di errori di campionamento?

In generale, gli errori di campionamento possono essere classificati in quattro categorie: errore specifico della popolazione, errore di selezione, errore di frame del campione o errore di mancata risposta. Un errore specifico della popolazione si verifica quando il ricercatore non capisce chi dovrebbe esaminare. Si verifica un errore di selezione quando gli intervistati autoselezionano la loro partecipazione allo studio. (Ciò si traduce in solo coloro che sono interessati a rispondere, il che distorce i risultati.) Si verifica un errore di frame del campione quando viene utilizzata la sottopopolazione errata per selezionare un campione. Infine, si verifica un errore di mancata risposta quando i potenziali intervistati non vengono contattati correttamente o si rifiutano di rispondere.

Perché l'errore di campionamento è importante?

Essere consapevoli della presenza di errori di campionamento è importante perché può essere un indicatore del livello di fiducia che si può riporre nei risultati. L'errore di campionamento è importante anche nel contesto di una discussione su quanto possono variare i risultati della ricerca.

Come si trova un errore di campionamento?

Nella ricerca del sondaggio, si verificano errori di campionamento perché tutti i campioni sono campioni rappresentativi: un gruppo più piccolo che rappresenta l'intera popolazione di ricerca. È impossibile sondare l'intero gruppo di persone che vorresti raggiungere.

Di solito non è possibile quantificare il grado di errore di campionamento in uno studio poiché è impossibile raccogliere i dati rilevanti dall'intera popolazione che si sta studiando. Questo è il motivo per cui i ricercatori raccolgono campioni rappresentativi (e i campioni rappresentativi sono il motivo per cui ci sono errori di campionamento).

Mette in risalto

• Il campionamento è un'analisi eseguita selezionando un numero di osservazioni da una popolazione più ampia.

• La prevalenza di errori di campionamento può essere ridotta aumentando la dimensione del campione.

• Si verifica un errore di campionamento quando il campione utilizzato nello studio non è rappresentativo dell'intera popolazione.

• Il campionamento casuale è un ulteriore modo per ridurre al minimo il verificarsi di errori di campionamento.

• Anche i campioni randomizzati avranno un certo grado di errore di campionamento perché un campione è solo un'approssimazione della popolazione da cui è tratto.

• In generale, gli errori di campionamento possono essere classificati in quattro categorie: errore specifico della popolazione, errore di selezione, errore di frame del campione o errore di mancata risposta.