Considerate la possibilità di condurre uno studio sull’esperienza di guida di un’auto con soggetti solo automobilisti; i risultati saranno probabilmente inutili per la ricerca prevista. Il bias di campionamento è una forma di imprecisione che si verifica quando uno studio di ricerca viene condotto con una scarsa selezione dei partecipanti. Si può evitare selezionando costantemente gli individui in modo casuale e in circostanze diverse.
Che cos’è il bias di campionamento?
Il bias di campionamento o campione di ricerca distorto si verifica quando i membri della popolazione prevista vengono scelti in modo inappropriato, perché hanno una probabilità più bassa o più alta di essere selezionati.
L’esempio più noto e più facilmente comprensibile di bias di campionamento è quello degli elettori delle elezioni presidenziali. Se vengono intervistati 1.000 elettori della classe media e dei colletti blu, il campione sarà significativamente distorto, poiché non sarà sufficientemente diversificato per fornire un quadro completo. Il documento omette una serie di dati demografici necessari per giungere a una conclusione adeguata.
Tipi e cause dei bias di campionamento
Il disegno dello studio o il processo di raccolta dei dati, che possono favorire o sfavorire la raccolta di dati da determinate classi o individui o in determinate condizioni, sono cause comuni di bias di campionamento. Quando i ricercatori utilizzano procedure di selezione basate sul giudizio o sulla convenienza, e i criteri utilizzati per scegliere i campioni sono in qualche modo correlati alle variabili di interesse, i bias di campionamento sono particolarmente evidenti.
I ricercatori devono essere consapevoli dei seguenti motivi comuni di distorsione del campionamento:
Mancanza di copertura nel bias di campionamento
Una delle fonti più comuni di bias di campionamento è la sottocopertura, che si verifica quando i ricercatori non rappresentano adeguatamente il campione. La causa principale della sottocopertura è la sottorappresentazione della popolazione o l’uso di un campionamento di convenienza per raccogliere risposte esclusivamente da intervistati facilmente reperibili. Le indagini nazionali online sono a rischio di sottocopertura, in quanto gli anziani e coloro che hanno un accesso limitato o nullo a Internet non vengono inclusi.
Un campione rappresentativo della popolazione aiuta a ottenere risultati accurati. Tuttavia, ciò richiede uno sforzo supplementare per garantire che i diversi gruppi demografici non vengano trascurati.
Esempio di distorsione da sottocopertura
I ricercatori conducono un sondaggio a campione in un centro commerciale per scoprire come le nuove leggi sul traffico influenzano una città. È probabile che l’indagine sottorappresenti i seguenti gruppi
- Chi non ama andare nei centri commerciali.
- Chi non ha accesso ai mezzi di trasporto per recarsi al centro commerciale.
- Chi preferisce andare in un altro centro commerciale.
Pregiudizio della risposta volontaria
Il bias di autoselezione è un tipo di bias di risposta volontaria in cui le persone con caratteristiche specifiche sono più propense di altre a partecipare alla ricerca. Quando hanno il controllo sulla partecipazione allo studio, questo avviene. In questa situazione, la maggior parte degli intervistati è orientata verso un argomento perché si identifica con esso. L’autoselezione interrompe la logica dello studio e ha implicazioni impreviste. L’inclinazione delle persone a evitare l’argomento, anche se le loro opinioni sono importanti, causa una distorsione nelle risposte volontarie. Di conseguenza, i risultati del sondaggio contengono solo persone che hanno opinioni forti sul tema, escludendo il resto della popolazione, con il risultato di un campione sovrarappresentato.
Esempio di autoselezione/difformità volontaria
Solo le persone interessate all’argomento chiamano il numero e partecipano al sondaggio, il che è il miglior esempio di pregiudizio volontario.
Bias di sopravvivenza
Il bias di sopravvivenza è un tipo di bias di campionamento in cui il ricercatore esamina solo i campioni che soddisfano i criteri e ignora quelli che non lo sono. Il problema del survivorship bias è che i risultati sono eccessivamente positivi e quindi non forniscono un quadro completo al ricercatore. Ignora le prospettive dei fattori che non rientrano nei criteri, portando a risultati unilaterali. A causa della mancanza di visibilità si verifica un errore logico e i risultati finali sono falsati.
Esempio di bias di sopravvivenza
Uno studio sul successo di un’azienda in un settore specifico può escludere le aziende che sono fallite e non esistono più. I risultati possono apparire positivi a causa del survivorship bias, ma potrebbero non rappresentare pienamente l’intero settore.
Bias di non risposta
Gli intervistati che si rifiutano di partecipare ai sondaggi e scelgono di non parteciparvi producono un bias di non risposta. Quando una parte del gruppo target non può o non vuole partecipare a un sondaggio, si parla di mancata risposta. I pregiudizi sulla partecipazione possono essere causati da una serie di fattori e possono portare a significativi errori nella ricerca. Molti intervistati decidono di abbandonare il sondaggio a causa della lunghezza o della struttura delle domande.
Esempio di distorsione da mancata risposta
Chiedere al campione informazioni sensibili è una delle cause più comuni di bias di non risposta. Molte persone possono esitare a rispondere a domande sulla loro famiglia, sulle loro finanze, sulle loro preferenze sessuali, sull’uso di droghe e su altri dettagli personali, il che può portare a distorsioni nelle risposte.
Pregiudizio di richiamo
La distorsione da richiamo si verifica quando le persone non sono in grado di ricordare correttamente le informazioni. Non si può fare molto per evitare la distorsione da richiamo; è semplicemente un altro problema di raccolta dati. I bias di richiamo sono particolarmente comuni nei sondaggi, poiché la memoria umana è imperfetta e le persone hanno una memoria naturalmente selettiva. Non fa differenza se una persona è brava o meno a ricordare le cose. Il metodo migliore per evitare le distorsioni da richiamo è quello di intervistare gli intervistati quando i loro ricordi dell’evento sono ancora freschi.
Pregiudizio dell’osservatore
Quando i ricercatori influenzano, intenzionalmente o meno, le aspettative della ricerca, introducono un bias dell’osservatore. Si verifica quando si sceglie una serie specifica di statistiche o si influenzano i partecipanti all’intervista. Una buona progettazione dell’indagine, su cui il ricercatore ha il pieno controllo, può ridurre questa distorsione.
Come evitare la distorsione del campionamento
Sebbene non sia realistico aspettarsi di poter evitare completamente i bias di campionamento, è possibile limitarli in una certa misura. Di seguito vengono fornite alcune indicazioni su come evitare la distorsione del campionamento.
- Definire la dimensione del campione e la popolazione.
- Assicurarsi che la popolazione target e la struttura di campionamento coincidano.
- Ridurre al minimo la durata del sondaggio.
- Rendere i sondaggi facili da completare.
- Effettuare controlli successivi.
- Il campionamento di convenienza non è l’opzione migliore.
- Stabilire gli obiettivi dell’indagine.
- Consentire a tutti gli intervistati di partecipare a parità di condizioni.
Correzione e riduzione del bias di campionamento
Le due fasi più importanti della progettazione di uno studio o di un esperimento per eliminare i bias di campionamento sono:
- evitare il giudizio o il campionamento di convenienza
- garantire che la popolazione target sia ben definita e che la struttura del campione si adatti il più possibile alla popolazione target.
Quando le risorse limitate o l’efficienza limitano il campionamento dall’intera popolazione, si deve fare attenzione a garantire che le statistiche da valutare non differiscano tra le popolazioni escluse e l’intera popolazione. Nelle scienze sociali, le indagini rappresentative della popolazione si basano spesso su disegni campionari più complicati del semplice campionamento casuale. Ad esempio, una tipica indagine sulle famiglie seleziona un campione di famiglie in due fasi: nella prima fase vengono selezionati villaggi o parti di città (cluster) e nella seconda fase vengono selezionate le famiglie. Quando si utilizzano disegni di campionamento così complessi, è fondamentale verificare che le informazioni contenute nello schema di campionamento siano utilizzate correttamente e che la probabilità e la selezione casuale siano applicate e documentate in ogni fase del processo di campionamento.
Le soluzioni alla distorsione da mancata risposta sono molto più comprensibili e possono essere distinte in soluzioni ex-ante ed ex-post. In una varietà di approcci, le soluzioni ex-ante cercano di evitare e ridurre le mancate risposte (ad esempio, testando la formazione o facendo diversi tentativi di intervistare l’intervistato). Le soluzioni ex-post cercano di raccogliere maggiori informazioni sui non rispondenti, che vengono poi utilizzate per generare una probabilità di risposta per i diversi sottogruppi della popolazione e riponderare i dati di risposta per l’inverso di tale probabilità, o per qualche altra stratificazione e calibrazione.
Perché il campionamento casuale stratificato è importante
L’utilizzo di un campionamento casuale stratificato per eliminare le distorsioni nella ricerca è un buon modo per farlo. Permette ai ricercatori di condurre un esame approfondito della popolazione e di generare un campione rappresentativo.
Ad esempio, se la popolazione è di 5.000 persone e sono necessari 100 partecipanti per condurre lo studio, è necessario reclutare 50 uomini e 50 donne per rappresentare adeguatamente la suddivisione demografica. Il campionamento stratificato aiuta i ricercatori a prevenire i pregiudizi fin dall’inizio, migliorando la conoscenza del mix di campionamento.
