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 ei risultati trovati nel campione non rappresentano i risultati che sarebbero ottenuti dall’intera popolazione. Il campionamento è un’analisi eseguita selezionando un numero di osservazioni da una popolazione più ampia e la selezione può produrre sia errori di campionamento che errori di non campionamento.
Punti chiave
- L’errore di campionamento è un errore statistico che si verifica quando un analista non seleziona un campione che rappresenta l’intera popolazione di dati.
- I risultati trovati nel campione quindi non rappresentano i risultati che si otterrebbero dall’intera popolazione.
- L’errore di campionamento può essere ridotto randomizzando la selezione del campione e / o aumentando il numero di osservazioni.
Comprensione degli errori di campionamento
Un errore di campionamento è una deviazione del valore campionato rispetto al valore reale della popolazione dovuto al fatto che il campione non è rappresentativo della popolazione o in qualche modo distorto. Anche i campioni randomizzati avranno qualche errore di campionamento poiché è solo un’approssimazione della popolazione da cui è tratto.
Gli errori di campionamento possono essere eliminati aumentando la dimensione del campione e anche assicurandosi che il campione rappresenti adeguatamente l’intera popolazione. Supponiamo, ad esempio, che XYZ Company fornisca un servizio in abbonamento che consente ai consumatori di pagare una tariffa mensile per lo streaming di video e altri programmi sul web.
L’azienda desidera esaminare i proprietari di case che guardano almeno 10 ore di programmazione sul Web ogni settimana e pagano per un servizio di streaming video esistente. XYZ vuole determinare quale percentuale della popolazione è interessata a un servizio in abbonamento a un prezzo inferiore. Se XYZ non pensa attentamente al processo di campionamento, possono verificarsi diversi tipi di errori di campionamento.
Esempi di errori di campionamento
Un errore di specifica della popolazione significa che XYZ non comprende i tipi specifici di consumatori che dovrebbero essere inclusi nel campione. Se, ad esempio, XYZ crea una popolazione di persone di età compresa tra i 15 ei 25 anni, molti di questi consumatori non prendono la decisione di acquisto di un servizio di streaming video perché non lavorano 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 causa anche distorsioni nei risultati di un campione e 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 immediatamente, i risultati del campione potrebbero non riflettere le preferenze dell’intera popolazione.
Factoring in errori non campionari
XYZ vuole anche evitare errori non di campionamento causati da errori umani, come un errore commesso nel processo di rilevamento. Se un gruppo di consumatori guarda solo cinque ore di programmazione video a settimana ed è incluso nel sondaggio, tale decisione è un errore non di campionamento. Fare domande di parte è un altro tipo di errore.