Come calcolare l'errore di campionamento

La tecnica del campionamento presenta soltanto una stima. Questo vuol dire che il valore in questione non è certo, ma probabile e la probabilità può variare entro un certo intervallo. Generalmente i fattori responsabili della generazione di un errore di campionamento sono molteplici. Essi, quasi nella totalità dei casi, sono dovuti alla selezione viziata oppure alla variazione casuale. Solitamente l'errore di campionamento viene condizionato dalla variabilità tra tutti gli individui che compongono la popolazione. Nel caso che l'esame di un qualsiasi numero di elementi fornisce lo stesso identico valore va considerato nullo. Se le singole unità che formano un campione vengono scelte in modo non casuale si ha la cosiddetta selezione viziata. In poche parole non è conforme alla realtà. Leggendo questa breve e semplice guida si possono avere alcuni utili consigli e delle corrette informazioni su come calcolare con esattezza l'errore di campionamento.

• Dati di una popolazione

Per calcolare correttamente l'errore di campionamento è necessario che gli individui vengano scelti con totale casualità. In questo modo si ha la possibilità di poter prevedere e calcolare in anticipo la differenza che intercorre tra il campione e la popolazione. È indispensabile che il campione non sia distorto in alcun modo. In caso contrario i dati non possono essere utilizzati. Si può quindi affermare che l'errore di campionamento è dovuto alla variazione casuale. Quest'ultima fa sì che una misura effettuata su un campione non fornisca un valore identico a quello che si ottiene misurando l'intera popolazione. La variazione casuale porta all'osservazione di individui la cui misura può essere più alta oppure più bassa, senza alcuna regola precisa. Inoltre, l'errore di campionamento può essere stimato senza correre il rischio di incorrere in alcun tipo di sbaglio. Logicamente l'errore di campionamento è condizionato dall'esistenza di variabilità tra gli individui che compongono la popolazione di partenza. Si ha però sempre un certo errore, detto campionario, che deriva dal fatto che viene osservata soltanto una parte della popolazione.

Ecco adesso qualche esempio dimostrativo di come bisogna calcolare l'errore di campionamento. Si decide di prendere in considerazione un insieme di animali qualsiasi e si vuole calcolare il numero di quelli che sono vaccinati. Ovviamente non potendoli esaminare tutti si sceglie di prendere in esame solamente un campione. Per comodità si scelgono gli animali che vengono presentati presso alcuni ambulatori cittadini. In questo caso il campione è sicuramente distorto in quanto è composto esclusivamente da animali "cittadini". Questi ultimi infatti sono notoriamente oggetto di maggiori cure da parte dei proprietari, rispetto a quelli che risiedono in campagna. È ovvio che gli animali trascurati non vengono vaccinati. Il campione in questo caso è distorto in quanto presumibilmente tutti gli animali cittadini risulteranno vaccinati. Quindi si è portati a concludere erroneamente che tutti gli altri animali presenti in quella zona sono stati vaccinati.

Vediamo, invece, sempre con un esempio cos'è la selezione viziata. Si decide di prendere in esame il frammento di un organo animale. Questo campione quando viene prelevato per essere analizzato è sicuramente un pezzo piccolissimo in confronto all'organo intero. Essendo il campione molto piccolo esiste la possibilità di ampie variazioni da un campione all'altro. Inoltre, bisogna tener presente che il frammento prelevato viene esaminato allo scopo di scoprire eventuali malattie. È molto facile capire che esiste un'ampia possibilità che il processo di inferenza sia errato. Può capitare di prelevare un campione di tessuto sano in un organo ammalato. Quando si parla di bias (differenza tra la stima ottenuta da un campione e la vera caratteristica della popolazione) si intende un risultato che viene fornito a priori nonostante si discosti sistematicamente ed in modo stabile dai valori reali. In conclusione si può affermare che soltanto quando la scelta degli individui che compongono il campione è dettata dal puro e semplice caso è possibile prevedere e calcolare l'entità di differenza. Se vengono seguite attentamente tutte le indicazioni del tutorial, probabilmente, non si incontrano difficoltà nel calcolare l'errore di campionamento.

• Campionamento statistico

• Come Effettuare Un Campionamento Stratificato