Vuoi inviare un'indagine? Una tra le prime cose da fare è definire una base di campionamento ovvero l'insieme degli individui da cui intendi raccogliere i dati. Esistono vari modi per definire un campione d'indagine ed è facile cadere in confusione, in particolare quando si tratta di distinguere tra campione e popolazione di ricerca. In questa guida, troverai informazioni sulle varie tecniche di campionamento esistenti, con relativi pro e contro e indicazioni su quando utilizzarle, per iniziare con il piede giusto la tua ricerca di mercato.

È possibile sentire utilizzare i termini "campione" e "popolazione" in modo intercambiabile in relazione a ricerche basate su indagine, tuttavia, si tratta di gruppi di persone profondamente diversi. Per popolazione si intende l'insieme degli individui che potrebbero potenzialmente partecipare alla tua ricerca. Ad esempio, se vuoi acquisire il feedback dei clienti su un prodotto lanciato lo scorso anno, la popolazione includerebbe tutte le persone che hanno acquistato, provato o in altro modo interagito con il prodotto. Un campione invece è un sottoinsieme della popolazione e può essere identificato e selezionato in vari modi. Per esempio, se ti interessa conoscere l'opinione delle donne, dovrai concentrarti sulle caratteristiche demografiche dei tuoi clienti e il genere diventerebbe la base della tua strategia di campionamento. Tra le altre caratteristiche che potrebbero costituire la base del campionamento vi sono gli attributi geografici e comportamentali. Inoltre, se la popolazione è molto vasta e acquisire dati da tutti i rappresentanti risulta difficile, puoi selezionare un campione più piccolo e più facilmente gestibile utilizzando un approccio casuale.

Dai una ripassata alla terminologia d'indagine prima di condurre la tua ricerca di mercato.

Raccogliere dati, sia da una popolazione che da un campione, è molto utile. Ecco alcune ottime linee guida da seguire quando si tratta di scegliere l'approccio da utilizzare.

In teoria, quando si conduce una ricerca di qualunque tipo, che sia sulla notorietà del marchio o per la raccolta del feedback dei clienti, l'ideale sarebbe acquisire i dati dall'intera popolazione. Perché? Se ogni membro della popolazione fornisce dati di ricerca, avrai la migliore garanzia possibile che le tue inferenze sui risultati siano rappresentative del campione. In altre parole, raccogliere dati dalla popolazione aiuta a migliorare la validità e l'affidabilità dei risultati della ricerca. 

Nella pratica, tuttavia, raccogliere dati da un'intera popolazione di ricerca non è sempre possibile. In primo luogo, identificare una popolazione non è così semplice ed è ancora più difficile potervi accedere per acquisire risposte che siano statisticamente valide. Se i confini della popolazione sono invece chiaramente definiti e il pubblico è, per così dire, chiuso, acquisire dati da una popolazione ha senso. Per esempio, se vuoi ottenere informazioni sul livello di coinvolgimento dei dipendenti, puoi seguire l'approccio basato sulla popolazione e, servendoti di un elenco di tutti i dipendenti ottenuto dal reparto risorse umane, inviare un'e-mail a ognuno di essi. 

Inoltre, questo tipo di approccio è giustificato se la popolazione è contenuta e collaborativa oppure interessata ai risultati del sondaggio (come tutti i 30 utenti pilota di un nuovo servizio). Tuttavia, se la popolazione non è chiaramente definita, è eccessivamente vasta o dispersa da un punto di vista geografico, sarà necessario estrarre un campione.

Se acquisire dati da una popolazione ti consentirebbe di ottenere informazioni valide e accurate, perché interrogare invece un campione? La risposta più immediata è la necessità. Raramente i ricercatori si possono permettere di accedere all'intera popolazione target, date le sue dimensioni e la sua dispersione geografica. Ammettiamo che tu gestisca un food truck sempre affollato in una zona commerciale. Ti interessa interrogare i dipendenti degli uffici circostanti sulle loro preferenze alimentari. Seguire un approccio basato sulla popolazione richiederebbe l'accesso a un elenco completo e accurato di tutti i lavoratori, cosa impossibile da ottenere. In casi come questo, è necessario acquisire i dati da un sottoinsieme della popolazione. I risultati possono poi essere generalizzati alla popolazione più ampia. In altre parole, usando un campione, è spesso possibile presumere che i risultati della ricerca siano rappresentativi della popolazione più ampia dalla quale il campione è stato estratto. Spesso, ma non sempre. Vediamo più nel dettaglio.

Sono due le principali strategie di campionamento tra cui scegliere se si decide di seguire un approccio basato sul campione: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.

Il campionamento probabilistico è una metodologia di campionamento casuale

Descrive un qualunque approccio in cui ogni membro della popolazione ha uguali probabilità di essere incluso nel campione. Ad esempio, se si dispone di un elenco di tutti i membri della popolazione, denominato base di campionamento, si potrebbe utilizzare un generatore casuale di numeri e selezionare gli individui la cui posizione nell'elenco corrisponde al numero generato. Questa metodologia è conosciuta come campionamento per randomizzazione semplice. 

Un altro metodo potrebbe essere quello del campionamento per randomizzazione sistematica, che consiste nel selezionare, ad esempio, un individuo ogni 10 od ogni 100 della base di campionamento. Il campionamento stratificato è simile al campionamento per randomizzazione, ma nel primo caso la popolazione viene divisa in gruppi con attributi simili. Ad esempio, i clienti potrebbero essere suddivisi in gruppi sulla base della loro frequenza di acquisto o dell'importo di spesa. Dopodiché, con una procedura di randomizzazione semplice o sistematica si selezionano degli individui da ciascun gruppo. In questo modo si assicura che i diversi segmenti della popolazione siano rappresentati nel campione finale.

Il campionamento non probabilistico è più selettivo

Con questo metodo, non tutti i membri della popolazione hanno uguali probabilità di essere inclusi nel campione. Ad esempio, se decidi di intervistare tutti i visitatori del tuo sito web un sabato mattina, solo chi fa acquisti nel weekend avrà la possibilità di partecipare al sondaggio. Oppure, potresti inviare indagini solo ai clienti con cui hai rapporti diretti, ignorando quelli che non conosci. Questo può introdurre un margine di errore nel tuo campione, che potrebbe non essere rappresentativo dell'intera popolazione. Allora perché usare questo approccio? Gli approcci probabilistici, seppur ideali, richiedono comunque l'accesso all'elenco della popolazione, spesso impossibile da ottenere.

Come abbiamo visto, in molti casi, sarà necessario acquisire dati da un campione anziché dalla popolazione completa. Il fatto che la scelta dipenda dalla necessità non implica tuttavia che questa strategia di ricerca non offra dei vantaggi:

Indipendentemente che tu scelga di acquisire dati da un campione o da una popolazione, assicurati di utilizzare la terminologia corretta. Una delle principali differenze tra la metodologia basata sulla popolazione e quella basata sul campione consiste nella modalità di definizione della dimensione del campione. Come è spiegato dettagliatamente qui, la dimensione del campione è una stima del numero di individui che idealmente vorresti completassero la tua indagine. I termini "statistica" e "parametro" identificano due concetti correlati ma distinti relativi all'acquisizione di dati da un campione o da una popolazione. Vediamoli.

Un parametro è un valore che definisce una caratteristica di una popolazione, determinato a partire dai dati acquisiti da tale popolazione nel suo complesso. Ammettiamo, ad esempio, che tu abbia deciso di ridurre la settimana lavorativa del tuo staff a quattro giorni per migliorarne la motivazione e l'impegno (dipendenti fortunati!). Distribuisci un sondaggio a tutti i membri del personale chiedendo quale giorno della settimana preferirebbero avere libero. L'80% sceglie il venerdì, quindi tale dato rappresenta un parametro della popolazione. 

Una statistica, invece, è una conclusione dedotta a partire da dati acquisiti da un campione della popolazione. Ammettiamo che il tuo staff sia molto numeroso e tu decida pertanto di interrogare solo un campione rappresentativo casuale. I risultati sono più o meno gli stessi che avresti ottenuto se avessi sottoposto a indagine l'intera popolazione: la stragrande maggioranza dei lavoratori (77%)  spera di godersi un weekend lungo stando a casa il venerdì. In questo caso, il risultato non cambia, ma il modo di descriverlo sì – quel 77% rappresenta un dato statistico. Perché è necessario conoscere la differenza tra i due concetti? La risposta a questa domanda sta nell'errore di campionamento.

È importante conoscere anche il significato del termine "errore di campionamento". In parole povere, l'errore di campionamento corrisponde alla discrepanza tra un parametro della popolazione e una statistica del campione. Tornando all'esempio precedente, quando l'intera popolazione è stata interrogata sul giorno libero di preferenza, l'80% ha scelto il venerdì, mentre quando l'indagine è stata condotta su un campione, il venerdì è stato scelto dal 77% degli intervistati. L'errore di campionamento corrisponde alla differenza tra il risultato ottenuto dalla popolazione e quello ottenuto dal campione, che in questo caso è del 3%.

Questo esempio dimostra l'importanza di tentare di ottenere un campione che sia il più possibile rappresentativo della popolazione. Pensa, ad esempio, se nel tuo sondaggio avessi intervistato solo i dipendenti part-time, molti dei quali non lavorano comunque il venerdì. Avresti ottenuto un risultato molto diverso, per nulla indicativo delle preferenze della popolazione più ampia. 

Garantire l'accuratezza e ridurre al minimo gli errori. Gli errori di campionamento possono verificarsi anche quando si applica una strategia di campionamento probabilistica. Questo perché gli indici di dispersione statistica e l'indice di posizione (come media e deviazione standard) varieranno leggermente, anche se il campione è rappresentativo della popolazione. L'obiettivo è mantenere l'errore di campionamento il più contenuto possibile. Per ridurre l'errore di campionamento puoi aumentare le dimensioni del campione. 

Esiste un modo per stabilire quante persone dovranno rispondere all'indagine? Oppure basta progettarla, distribuirla e sperare per il meglio? Non esattamente. Se è possibile raccogliere i dati dall'intera popolazione, la domanda è superflua: le dimensioni ideali del pubblico saranno esattamente le stesse della popolazione. Se invece ci si rivolge a un campione, occorrerà tenere in considerazione vari aspetti.

Per prima cosa è necessario stimare le dimensioni della popolazione. Anche se non si dispone di un elenco aggiornato di tutti i rappresentanti, è bene farsi almeno un'idea indicativa. Ad esempio, se vuoi condurre una ricerca sui pericoli che corrono i ciclisti sulle strade della tua regione, potresti servirti di dati secondari per stimare che nel tuo bacino di utenza si contano circa 20.000 ciclisti. Una volta acquisito questo dato, puoi applicare un margine di errore. Si tratta semplicemente di una misura della precisione dei risultati ed è espresso sotto forma di percentuale. Se pensi di poter tollerare un margine di errore del 5%, significa che stimi che un risultato veritiero si collochi tra il 5% in più o in meno del dato statistico. Di conseguenza, applicando un margine di errore del 5% alla statistica che indica che il 77% dei lavoratori intervistati preferirebbe avere il venerdì libero, significa che il valore reale è probabilmente compreso tra il 72% e l'82%.

Infine, puoi usare un grafico della dimensione del campione per confrontare la dimensione della tua popolazione con il margine di errore e ottenere una stima approssimativa delle dimensioni del tuo campione di riferimento. Ovviamente, non dimenticare che non tutti i destinatari del sondaggio lo porteranno a termine! Quindi, se la dimensione del tuo campione è 100, dovrai puntare a un numero di rispondenti ben più elevato per raggiungere le dimensioni di pubblico che hai come obiettivo. 

Scopri di più su come determinare il numero di persone che dovranno partecipare alla tua indagine. 

Ecco dunque una breve sintesi della differenza tra raccogliere dati da una popolazione e da un campione. Qualunque sia il tipo di ricerca che ti proponi di condurre, inizia esplorando i vari tipi di indagine per la ricerca di mercato e scegli quello più adatto alle tue esigenze.