Il campionamento rappresentativo è un tipo di campionamento statistico in cui un ricercatore tenta di selezionare individui rappresentativi di una popolazione più ampia. Nel campionamento statistico, le persone raccolgono dati da un piccolo gruppo e cercano di estrapolare i risultati per fare generalizzazioni su un gruppo più ampio. Un campionamento veramente rappresentativo è estremamente difficile da realizzare e i ricercatori possono dedicare molto tempo e finanziamenti per ottenere il campione più rappresentativo possibile.
Come strumento di ricerca, il campionamento statistico è estremamente prezioso. Consente alle persone di studiare una popolazione senza studiare ogni singolo individuo in quella popolazione. Gli individui medi hanno abbastanza familiarità con il campionamento statistico, anche se potrebbero non esserne consapevoli; la prossima volta che apri un giornale, cerca un articolo che parli del risultato di uno studio. Una riga come “il 67% dei proprietari di animali domestici americani dorme con i propri animali domestici” è il risultato di un campione rappresentativo di americani proprietari di animali domestici. Per inciso, quel numero proviene dalla Sealy® Mattress Company.
Per ottenere un campione rappresentativo, i ricercatori devono prima identificare la popolazione da campionare. Nell’esempio sopra, i ricercatori volevano raccogliere dati su quanti americani dormivano con i loro animali, quindi la popolazione era costituita da proprietari di animali domestici americani. Il prossimo passo per i ricercatori è trovare un modo per selezionare casualmente le persone da questa popolazione in modo che possano sondare questi individui per i dati.
Se i ricercatori raccolgono troppo pesantemente da un segmento della popolazione, come tutti i proprietari di animali domestici americani che si recano in cliniche veterinarie nella città di Chicago, il risultato non è un campione rappresentativo della popolazione studiata. Pertanto, i ricercatori devono pensare a una moltitudine di metodi per raccogliere dati per garantire che campioni uniformemente tutti gli aspetti della popolazione studiata.
Quando si legge uno studio che è stato condotto utilizzando un campionamento rappresentativo, è una buona idea scoprire quali metodi hanno utilizzato i ricercatori. L’errore di campionamento può produrre risultati errati e quindi si desidera sapere come sono stati raccolti i dati, da chi sono stati raccolti e che tipo di controlli erano in atto per garantire che il campionamento fosse rappresentativo. Utilizzando il pensiero critico per esaminare le statistiche e il campionamento rappresentativo, sarai in grado di determinare se sono veramente utili e applicabili.
Alcuni indizi che uno studio potrebbe non essere valido includono l’uso di sondaggi di auto-risposta, che hanno un alto tasso di non risposta che distorcerebbe il campione, e indicazioni che il campione è stato prelevato da una sottocomunità più piccola di un gruppo più ampio. Se leggi uno studio che dice “X% degli europei mangia pane tostato a colazione” e il testo dello studio dice che il campione è stato ottenuto da persone nelle stazioni ferroviarie durante il tragitto giornaliero, questo non è un campionamento rappresentativo.