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 e i 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 non di campionamento.

Key Takeaways

• 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 sarebbero ottenuti da tutta la 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 nel valore campionato rispetto al valore reale della popolazione a causa del fatto che il campione non è rappresentativo della popolazione o distorto in qualche modo. Anche i campioni randomizzati avranno qualche errore di campionamento poiché è solo un'approssimazione della popolazione da cui viene estratto.

Gli errori di campionamento possono essere eliminati quando si aumenta la dimensione del campione e anche garantendo che il campione rappresenti adeguatamente l'intera popolazione. Supponiamo, ad esempio, che XYZ Company offra un servizio basato su abbonamento che consenta ai consumatori di pagare una tariffa mensile per lo streaming di video e altre programmazioni sul Web.

L'azienda desidera esaminare i proprietari di case che guardano almeno 10 ore di programmazione sul web ogni settimana e pagano un servizio di streaming video esistente. XYZ vuole determinare quale percentuale della popolazione è interessata a un servizio di abbonamento a basso costo. 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 15 e 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 impegna a 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.

Fattorizzazione in errori non di campionamento

XYZ vuole anche evitare errori non di campionamento causati da errori umani, come un errore fatto nel processo di rilevamento. Se un gruppo di consumatori guarda solo cinque ore di programmazione video a settimana ed è incluso nel sondaggio, quella decisione è un errore senza campionamento. Porre domande distorte è un altro tipo di errore.

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