Il campionamento della popolazione si riferisce al processo attraverso il quale un gruppo di individui rappresentativi viene selezionato da una popolazione ai fini dell’analisi statistica. L’esecuzione corretta del campionamento della popolazione è estremamente importante, poiché gli errori possono portare a dati non validi o fuorvianti. Esistono numerose tecniche utilizzate nel campionamento della popolazione per garantire che gli individui possano essere utilizzati per generare dati che a loro volta possono essere utilizzati per fare generalizzazioni su una popolazione più ampia.
Il campionamento statistico è un importante strumento di ricerca per una serie di discipline, perché consente alle persone di conoscere meglio una popolazione senza studiare ogni singolo individuo della popolazione. Tuttavia, poiché il campionamento statistico non esamina attentamente ogni individuo, è soggetto a errori. Pertanto, molti ricercatori dedicano una parte significativa del loro tempo al campionamento della popolazione per garantire che sia fatto in modo tale da resistere al controllo di altri ricercatori e scienziati.
Il primo passo nel campionamento della popolazione è identificare la popolazione di cui i ricercatori desiderano saperne di più. Se, ad esempio, qualcuno vuole scoprire quanti afroamericani hanno gatti, i ricercatori sanno che la popolazione sotto esame è la comunità afroamericana. Il campionamento della popolazione viene utilizzato per selezionare individui rappresentativi di questa vasta comunità in modo da poter estrapolare una stima sulla proprietà dei gatti tra gli altri membri di questa comunità.
Una delle tecniche di campionamento della popolazione più comuni è il campionamento casuale, in cui un ricercatore estrae essenzialmente i nomi da un cappello. Uno scienziato può anche utilizzare il campionamento a grappolo, una tecnica in cui una popolazione più ampia viene suddivisa in grappoli più piccoli; molti di questi cluster sono selezionati casualmente per lo studio. Un’altra tecnica comune è il campionamento sistematico, in cui un ricercatore sceglie un individuo all’ennesimo dalla popolazione che sta studiando per raccogliere informazioni.
Ci sono un assortimento di altre permutazioni di queste tecniche di campionamento che vengono utilizzate per raccogliere dati. In generale, maggiore è la dimensione del campione, migliori saranno i risultati risultanti. Ciò che la maggior parte degli statistici cerca di evitare è il campionamento di convenienza, in cui viene utilizzato un campione di individui facilmente accessibili, piuttosto che un campione diversificato di una popolazione più ampia. Un esempio di campionamento di convenienza sarebbe il posizionamento di una pila di sondaggi presso una singola clinica medica, che potrebbe rivelare informazioni sulla popolazione che utilizza quella clinica medica, ma non necessariamente una serie di risultati che potrebbero essere interpretati in modo più ampio.