Un frame di campionamento è un elenco di tutti i membri idonei di una popolazione da cui vengono estratti i campioni. Può essere pensato come il pool da cui si ottengono i campioni. È un quadro statistico utilizzato in sondaggi, ricerche sociali, ricerche di mercato e diversi tipi di studi. Questa cornice è necessaria per arrivare a una conclusione o scoperta imparziale e accurata perché definisce completamente la popolazione studiata. Normalmente non è possibile o anche pratico fare osservazioni dirette di ogni elemento della popolazione di interesse e un frame limita la popolazione studiata a una cifra gestibile, aiutando in definitiva i ricercatori a trarre conclusioni sull’intera popolazione.
Ad esempio, uno studio volto a capire il tempo che gli adolescenti trascorrono online non può davvero includere tutti gli adolescenti del mondo. Vengono introdotti alcuni parametri per ridurre la popolazione di interesse. Un frame di campionamento in questo caso potrebbe specificare che l’adolescente vive a New York e dintorni, ha un’età compresa tra i 13 ei 15 anni, ha accesso a un computer a casa e frequenta una scuola pubblica. Uno studio condotto in questo modo può sperare di far emergere intuizioni che si applicano agli adolescenti in generale in questo segmento. Stabilire una cornice chiara è fondamentale per il successo di qualsiasi sondaggio o studio, poiché una cornice difettosa porta a risultati o risultati incoerenti o imprecisi.
Sebbene la cornice restringa il pool da cui è tratto il campione, differisce in una certa misura dalla popolazione di interesse. Ad esempio, utilizzando l’esempio precedente, il frame di campionamento non include gli adolescenti che accedono al web dal proprio telefono cellulare, che non sono in casa al momento della chiamata o che semplicemente non sono interessati a partecipare ai sondaggi. Anche entrare nel quadro del campionamento non garantisce che la persona diventi parte del gruppo campione finale. I campioni possono essere estratti casualmente dal riquadro in cui ogni persona ha la possibilità di essere inclusa o in modo più sistematico, ad esempio, quando viene selezionata una persona su dieci nell’elenco.
Ci sono numerosi problemi, che coloro che elaborano un frame di campionamento sperimentano, che possono distorcere i risultati. I membri mancanti sono un problema molto comune in cui coloro che hanno bisogno di essere all’interno del telaio sono stati esclusi per errore. Anche i membri duplicati sono un grosso problema, quando un membro è elencato più di una volta. A volte si possono trovare voci straniere, persone che non rappresentano la popolazione di interesse, all’interno della cornice. Altre volte, invece di elencare gli individui, il frame può contenere gruppi. Quando sono presenti errori all’interno della cornice di campionamento, il campione finale estratto è difettoso, in quanto campione non rappresentativo del gruppo oggetto di studio o contenente bias significativi.