Tipi di Sampling Bias

Il sampling bias è una sfida enorme che può alterare i risultati del tuo studio e influenzare la validità di qualsiasi processo investigativo. Si verifica quando non si ha una presentazione equa o bilanciata dei campioni di dati richiesti durante lo svolgimento di un’indagine sistematica.

Comprendere i bias di campionamento è importante per ogni ricercatore in quanto vi aiuterebbe ad evitare questa trappola comune. In questo articolo, discuteremo i diversi tipi di distorsione del campionamento, spiegheremo come evitarli e vi mostreremo come raccogliere campioni di indagine imparziali con Formplus.

Che cos’è l’errore di campionamento?

L’errore di campionamento si verifica quando il campione di dati in un’indagine sistematica non rappresenta accuratamente ciò che è possibile ottenere nell’ambiente di ricerca. Quando si raccolgono i dati in modo che alcuni membri della popolazione prevista abbiano una probabilità di campionamento più bassa o più alta di altri, il risultato è un bias di campionamento.

La distorsione del campionamento è un’insidia comune perché, molte volte, avviene involontariamente, cioè senza che il ricercatore ne sia a conoscenza. Molte volte, il vostro disegno di ricerca e la vostra metodologia di ricerca possono imporre un errore di campionamento nel vostro processo di raccolta dei dati e alterare i risultati della ricerca.

• Autoselezione

Proprio come suggerisce il nome, il bias di autoselezione avviene quando individui con caratteristiche specifiche si selezionano nel campione di ricerca. Quando avviene l’autoselezione, si introducono condizioni anormali o indesiderabili nel campione che possono influenzare la validità dell’intero processo.

A volte, a causa della natura dello studio, gli individui con certe caratteristiche o esperienze possono essere più desiderosi di parteciparvi, e anche questo risulta nell’autoselezione. Il bias di autoselezione è comune in sociologia, criminologia, psicologia, economia e altri studi in campi simili.

Per esempio, quando si effettua un sondaggio sulla valutazione di un prodotto, gli individui che hanno un’esperienza positiva con il prodotto possono autoselezionarsi nel campione dello studio. Questo distorcerà i dati e impedirà una vera presentazione delle esperienze dei consumatori e dei clienti.

• Sottocopertura

La sottocopertura è un tipo comune di bias di campionamento e si verifica quando alcune delle variabili nella popolazione sono scarsamente rappresentate o non lo sono nel campione di studio. Una delle cause comuni della sottocopertura è il campionamento di convenienza, cioè quando si raccolgono campioni di dati solo da fonti facilmente accessibili.

Per ottenere i migliori risultati dal vostro studio, dovete avere una presentazione equa dei campioni di dati dalla popolazione di ricerca. Questo significa che dovete essere disposti a fare il passo più lungo della gamba e ottenere i dati di cui avete bisogno per ottenere risultati di ricerca validi.

Quando si dipende solo dai campioni di dati che si possono trovare facilmente, c’è un’alta possibilità che si possano perdere alcune informazioni importanti che possono alterare significativamente i risultati. Il sondaggio del Literary Digest del 1936 è forse l’esempio più famoso di sottocopertura.

• Non-response Bias

Non-response è l’incapacità di una parte della vostra popolazione di studio di partecipare allo studio a causa di un fattore che la rende molto diversa dal resto della popolazione. Può anche essere chiamato bias di partecipazione.

Ci sono diverse ragioni per il bias di non risposta in un’indagine sistematica. Per esempio, se la tua ricerca ha domande sbagliate o se il tuo sondaggio è costruito male, può essere un enorme ostacolo per una parte della tua popolazione di studio.

Inoltre, se richiedi informazioni sensibili nel tuo sondaggio, potresti registrare alti casi di bias di non risposta. Molti intervistati potrebbero non essere desiderosi di fornire informazioni che considerano personali, come quelle sulla vita familiare, le preferenze sessuali o le finanze.

Per esempio, uno studio sulle tecniche di danza classica registrerà mancate risposte da parte di individui che non hanno alcuna conoscenza o interesse nella danza classica e persino nel ballo. Per evitare l’errore di campionamento delle mancate risposte, assicurati che il tuo sondaggio sia ben progettato, ponga le domande giuste e si rivolga al pubblico giusto.

• Survivorship

Survivorship o survivor bias si verifica quando si ignorano le variabili di ricerca che non sono riuscite a superare un processo di selezione naturale o innaturale mentre si presta attenzione alle variabili che ce l’hanno fatta. È spesso considerato un errore logico che ignora alcuni membri della popolazione di studio a causa di una mancanza di visibilità.

Per esempio, quando si conduce uno studio sulla performance aziendale in un particolare settore, si possono ignorare le organizzazioni fallite che non esistono più. Quando si fa questo, i risultati possono avere una visione molto positiva che non è la vera rappresentazione di ciò che è possibile ottenere nel settore.

Molti studi tendono ad ignorare le storie di fallimenti dimenticati nel contesto della ricerca. È interessante notare che il survivorship bias va oltre la ricerca e gli studi. Come esseri umani che interagiscono nella vita quotidiana, tendiamo a concentrarci sui sopravvissuti, a ignorare i fallimenti e ad assumere che il nostro successo racconti tutta la storia.

• Healthy User

Questo tipo di bias di campionamento è comune in medicina e negli studi epidemiologici. L’errore di campionamento dell’utente sano significa semplicemente che il tipo di persone che si offrono volontarie per la ricerca medica e gli studi clinici sono spesso lontani da ciò che è ottenibile nella popolazione generale.

Molte volte, queste persone sono più sane e più attive degli altri individui della popolazione in studio. Il risultato è che si finisce per studiare persone che sono abbastanza sane da impegnarsi in un’attività piuttosto che persone che si impegnerebbero nell’attività se fossero abbastanza sane.

Quando si verifica il bias dell’utente sano, i risultati di quello studio o di quella ricerca non possono essere applicati al resto della popolazione. Un modo per combattere l’effetto utente sano è quello di incoraggiare diversi individui nella popolazione di ricerca a partecipare al tuo studio.

• Pre-screening o Advertising Bias

Pre-screening o Advertising Bias avviene quando il processo di selezione utilizzato in uno studio ha come risultato un campione che è una scarsa rappresentazione della popolazione. A volte, i criteri di selezione in uno studio possono scoraggiare alcuni gruppi dal partecipare alla ricerca.

Anche se ci possono essere buone ragioni per scegliere di pre-selezionare i partecipanti a uno studio, ciò può distorcere notevolmente il processo di indagine e, in definitiva, i risultati. Questo perché si può finire per selezionare partecipanti che condividono caratteristiche simili che influenzeranno i risultati.

Sampling Bias nella ricerca

Nella ricerca, un metodo di campionamento è distorto se favorisce alcuni risultati della ricerca rispetto ad altri. Come abbiamo detto prima, la distorsione del campionamento nella ricerca è in gran parte involontaria e può verificarsi anche quando si selezionano i campioni in modo casuale. Questo non significa che non possa essere evitato.

Per ridurre gli errori di campionamento nella ricerca, dovresti limitare il tuo giudizio e cercare di evitare il più possibile il campionamento di convenienza. Inoltre, identifica le tue variabili di ricerca e definisci il tuo pubblico target il più accuratamente possibile.

Esempio di errore di campionamento nella ricerca

Per scoprire l’apatia degli elettori in una particolare regione, un’organizzazione decide di fare una ricerca per scoprire perché le persone non votano. Per raccogliere i dati necessari, il ricercatore decide di somministrare un sondaggio in uno dei centri commerciali più costosi della regione.

Questo metodo di campionamento esclude già diversi gruppi di persone della regione che hanno diritto al voto. Per esempio, esclude le persone che non possono permettersi di fare acquisti nel centro commerciale e le persone che non si troverebbero nemmeno nel centro commerciale al momento della somministrazione del sondaggio.

I dati che risultano dal campionamento di convenienza, come vediamo qui, sono una rappresentazione imprecisa dei pensieri e delle esperienze della popolazione più ampia con l’apatia degli elettori. Di conseguenza, i risultati di questa ricerca saranno molto imperfetti e non potranno essere definiti validi.

Sampling Bias in Psicologia

La ricerca e gli studi clinici in psicologia possono essere influenzati da diversi tipi di bias di campionamento; specialmente il bias dell’utente sanitario e il bias di autoselezione. Quando questo accade, la validità interna del processo è gravemente compromessa e può portare a molteplici errori.

Per ridurre i bias di campionamento in psicologia, lavorate sulla raccolta di dati da una popolazione di ricerca ben diversificata. Si può creare una struttura di campionamento, cioè una lista di individui da cui saranno raccolti i dati della ricerca, e poi far corrispondere la struttura di campionamento alla popolazione di destinazione il più possibile.

Esempio di distorsione da campionamento in psicologia

Consideriamo uno studio che mira a comprendere la salute mentale degli individui di un particolare gruppo. Per raccogliere i dati necessari, il ricercatore chiede agli individui di offrirsi volontari per lo studio.

Questa azione può portare a un pregiudizio dell’utente della salute quando le persone che si offrono volontarie sono individui con una buona o grande salute mentale. Quindi, il risultato di questa ricerca potrebbe non essere una rappresentazione accurata di ciò che è ottenibile nella comunità.

Bias di campionamento nei sondaggi

Il vostro progetto di sondaggio può causare bias di campionamento tanto quanto il tipo di domande che elencate nel vostro sondaggio. A volte, il vostro sondaggio può essere realizzato in un modo che può favorire o sfavorire la raccolta di dati da certe classi di persone o individui in certe condizioni.

Qualcosa di così basilare come il tipo di linguaggio usato nel vostro sondaggio può automaticamente escludere un gran numero di persone nella vostra popolazione di ricerca. Per esempio, se volete che persone analfabete o semianalfabete completino il vostro sondaggio, dovete renderlo facile da capire.

Esempio di errore di campionamento nei sondaggi

L’errore di campionamento si insinua nei sondaggi in diversi modi. Per esempio, un sondaggio per misurare l’uso di droghe pesanti tra gli adolescenti e i giovani adulti sarà distorto se esclude gli adolescenti e i giovani adulti che sono poveri o non istruiti.

Come evitare gli errori di campionamento

Il primo trucco per evitare gli errori di campionamento nel vostro studio è quello di essere intenzionali nell’intero processo – dalla scelta dei metodi di ricerca all’identificazione del vostro pubblico target e tutto ciò che sta in mezzo. Molte volte, gli errori di campionamento si insinuano quando non si presta abbastanza attenzione o quando si ignorano i dettagli più minuti della ricerca.

Ecco alcune altre cose che potete fare:

• Evitare il campionamento di convenienza

Siate pronti a lavorare per il vostro studio e a reperire i dati in modo adeguato. Puoi evitare il campionamento di convenienza mappando chiaramente i diversi gruppi nella tua popolazione di studio e assicurandoti di raccogliere dati sufficienti da ogni gruppo.

• Segui i non rispondenti

Scoprire perché le persone non hanno risposto al tuo sondaggio o questionario può fornire indicazioni su cosa stai sbagliando. Stai facendo le domande sbagliate? Richiedendo le informazioni sbagliate? O ti rivolgi al pubblico sbagliato?

• Rendi il tuo sondaggio semplice e accessibile

Assicurati che il tuo sondaggio sia facile da capire, conciso e diretto al punto. Sondaggi complessi con troppe domande possono scoraggiare gli intervistati e portare ad alti tassi di abbandono del sondaggio.

• Definire chiaramente il pubblico target

Definire una popolazione target e un quadro di campionamento. Fate corrispondere il più possibile il quadro di campionamento alla popolazione target per ridurre il rischio di distorsioni del campionamento.

• Oversampling

Questo è un metodo che viene utilizzato per correggere le distorsioni del campionamento sottocopertura. In questo caso, si raccolgono deliberatamente più dati da gruppi che sono scarsamente rappresentati nella popolazione della ricerca.

Dopo aver raccolto tutti i dati, le risposte dei gruppi sovracampionati vengono ponderate in base alla loro quota originale della popolazione dello studio per rimuovere qualsiasi forma di distorsione del campionamento.

Come raccogliere un campione imparziale nei sondaggi

Con Formplus, è possibile creare sondaggi belli ed efficaci per raccogliere campioni di dati imparziali. Formplus ha numerose funzioni e opzioni di risposta sul campo che vi aiutano a raccogliere ed elaborare campioni di dati imparziali dalla vostra popolazione di studio. Create il vostro sondaggio Formplus in questi semplici passi:

1. Accedete al vostro account Formplus. Accedi alla dashboard e clicca sul pulsante “crea nuovo modulo”.

• Trascina i campi preferiti nel tuo modulo dalle opzioni di campo disponibili nel costruttore. Puoi aggiungere campi di valutazione, campi dati-tempo, o anche campi di caricamento file se vuoi ricevere file direttamente sul tuo cloud storage preferito.
• Clicca sulla piccola icona a forma di matita accanto ad ogni campo per accedere alla scheda delle opzioni di modifica del campo. Questa apparirà nell’angolo destro del costruttore di moduli.

• Compila la domanda del tuo sondaggio e le opzioni, se presenti. Puoi anche rendere il campo del modulo obbligatorio qui. Dopo aver fatto questo, salva le modifiche.
• In seguito, salva il tuo modulo per accedere alla sezione di personalizzazione del costruttore. Qui, puoi modificare l’aspetto del tuo modulo aggiungendo il logo della tua organizzazione al sondaggio, cambiando il layout del modulo, o scegliendo un nuovo carattere per il tuo sondaggio.

• Copia il link del modulo e condividilo con i rispondenti. Puoi usare una qualsiasi delle nostre opzioni multiple di condivisione del modulo per amministrare la tua indagine e raccogliere risposte imparziali.

La distorsione del campionamento è una minaccia alla validità esterna della ricerca perché generalizza i tuoi risultati a un gruppo più ampio di persone, cosa che non dovrebbe accadere. Questo vanifica lo scopo della tua indagine sistematica perché i suoi risultati saranno presentazioni imprecise di ciò che è ottenibile nel contesto della ricerca.

Questo è il motivo per cui dovreste evitare i bias di campionamento o limitarne la comparsa al minimo indispensabile. In questo articolo, vi abbiamo mostrato diversi modi per assicurarsi che gli errori di campionamento non rovinino la vostra indagine. Potete usare Formplus per creare sondaggi per un campionamento imparziale.