Cos'è un frame di campionamento?

I ricercatori spesso vogliono rispondere ad alcune domande su una popolazione, come ad esempio:

• Qual è l’altezza media degli studenti di una determinata scuola?
• Qual è il reddito familiare medio in una determinata città?
• Qual è la dimensione media delle case in un determinato paese?
• Quale percentuale di residenti in una determinata contea sostiene una determinata legge?

La popolazione target è l’insieme completo di elementi di interesse per i ricercatori.

Poiché spesso è troppo dispendioso in termini di tempo e denaro raccogliere dati su ogni individuo di una popolazione target, i ricercatori preleveranno invece un campione della popolazione target, che è solo un sottoinsieme della popolazione.

L’elenco degli elementi da cui viene ottenuto un campione è noto come quadro di campionamento . Idealmente, il quadro di campionamento sarà esattamente uguale alla popolazione target, ma nella pratica questo è raramente il caso.

Quadro di campionamento del campione

Supponiamo che i ricercatori vogliano stimare la percentuale di residenti di età superiore ai 18 anni in una determinata contea che sostengono una determinata legge.

La popolazione target comprende tutti i residenti della città di età superiore ai 18 anni. Per semplicità, supponiamo che la città abbia 100.000 abitanti.

Idealmente, il nostro quadro di campionamento conterrebbe tutti i 100.000 residenti in modo da poter ottenere un campione rappresentativo della popolazione target. Tuttavia, in realtà, il nostro quadro di campionamento generalmente non corrisponde perfettamente alla popolazione target per una serie di ragioni, tra cui:

• Alcuni residenti potrebbero essersi spostati dopo l’ultimo censimento.
• Alcuni residenti potrebbero aver compiuto 18 anni dall’ultimo censimento.
• La città potrebbe non disporre di informazioni complete su ciascun residente.
• La città potrebbe non avere i mezzi per contattare alcuni residenti.

Per questo motivo, il nostro quadro di campionamento (l’elenco dei residenti di età superiore ai 18 anni sui quali siamo in grado di ottenere informazioni) probabilmente non corrisponderà perfettamente alla nostra popolazione target.

Pertanto, quando raccogliamo un campione casuale di residenti da intervistare, è improbabile che il nostro campione sia perfettamente rappresentativo della popolazione target. Questo è chiamato errore del frame di campionamento .

Sebbene di solito sia impossibile ottenere un quadro di campionamento che corrisponda perfettamente alla popolazione target, i ricercatori spesso tentano di rendere il quadro di campionamento il più simile possibile alla popolazione target.

Pertanto, quando utilizzano i dati del campione per trarre conclusioni sulla popolazione target, possono essere ragionevolmente sicuri che le loro conclusioni saranno vere.

Risorse addizionali

Cos’è un campione rappresentativo e perché è importante?
Statistica descrittiva o inferenziale: qual è la differenza?
Tipi di metodi di campionamento (con esempi)