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Perché fare ricerca su un campione e non sull'intera popolazione? Essenzialmente le ragioni sono tre:
- Il minor costo di una ricerca condotta su un numero minore di unità di analisi.
- L'impossibilità di fare ricerca su tutta una popolazione: si pensi ad esempio se fosse possibile un sondaggio elettorale che coinvolgesse tutti gli italiani.
- Il continuo mutamento della popolazione renderebbe inutili, perché non significativi, i risultati di una eventuale ricerca condotta sull' intera popolazione. Questi risultati sarebbero già superati pochi giorni dopo la loro pubblicazione.
Grazie alle moderne tecniche statistiche, facendo ricerca su un campione anzichè
sull'intera popolazione si hanno risultati con pochissima perdita di precisione, come è stato illustrato nell'unità 10 sulla stima statistica.
I passi da compiere nell'individuazione di un campione sono:
- Definire la popolazione che si vuole studiare elencando tutte la caratteristiche che si vogliono studiare.
- Definire un campione che sia un sottoinsieme o porzione della popolazione totale.
Il campione si deve sempre considerare come un'approssimazione della popolazione, ma se ben fatto fa risparmiare molto tempo e denaro nella rilevazione dei dati e nella loro analisi.
I campioni si possono dividere in probabilistici e non probabilistici, dove per i primi si intendono quei campioni da cui è pienamente corretto estendere alla popolazione i risultati della stima
statistica e per i secondi quelli cui non è pienamente corretto fare inferenze rispetto alla popolazione.
La suddivisione principale per le tipologie di campionamento è dunque:
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Unità 11