Di quale percentuale di popolazione hai bisogno in un campione rappresentativo?
Tecnicamente, un campione rappresentativo richiede solo la percentuale della popolazione statistica necessaria per replicare il più fedelmente possibile la qualità o la caratteristica studiata o analizzata. Ad esempio, in una popolazione di 1.000 che è composta da 600 uomini e 400 donne utilizzata in un’analisi delle tendenze di acquisto in base al sesso, un campione rappresentativo può essere costituito da soli cinque membri, tre uomini e due donne, o lo 0,5 per cento del popolazione. Tuttavia, sebbene questo campione sia nominalmente rappresentativo della popolazione più ampia, è probabile che si traduca in un alto grado di errore di campionamento quando si fanno inferenze riguardanti la popolazione più ampia perché è così piccolo.
L’errore di campionamento è una conseguenza inevitabile dell’impiego di campioni per analizzare un gruppo più ampio. Ottenere dati da loro è un processo limitato e incompleto per sua stessa natura. Ma poiché è così spesso necessario data la limitata disponibilità di risorse, gli analisti economici utilizzano metodi che possono ridurre l’errore di campionamento a livelli statisticamente trascurabili. Sebbene il campionamento rappresentativo sia uno dei metodi più efficaci utilizzati per ridurre l’errore, spesso non è sufficiente farlo da solo.
Una strategia utilizzata in combinazione con un campionamento rappresentativo consiste nell’assicurarsi che il campione sia sufficientemente grande da ridurre in modo ottimale l’errore. E mentre, in generale, più grande è il sottogruppo, più è probabile che l’errore venga ridotto, a un certo punto la riduzione diventa così minima da non giustificare la spesa aggiuntiva necessaria per ingrandire il campione.
Proprio come l’uso di un campione tecnicamente rappresentativo ma minuscolo non è sufficiente per ridurre l’errore di campionamento da solo, la semplice scelta di un grande gruppo senza tener conto della rappresentazione può portare a risultati ancora più imperfetti rispetto all’utilizzo del piccolo campione rappresentativo. Tornando all’esempio sopra, un gruppo di 600 maschi è statisticamente inutile da solo quando si analizzano le differenze di genere nelle tendenze di acquisto.
Sorprendentemente, la frazione di campionamento ha molto poco a che fare con l’errore dei risultati quando viene utilizzato il campionamento casuale. Il principale fattore determinante dell’errore è la dimensione assoluta del campione, non la dimensione del campione relativa alla dimensione della popolazione.