Come ottenere un campione rappresentativo per le indagini

Quando si conduce una ricerca, spesso è impossibile acquisire feedback da ogni persona del gruppo o pubblico di destinazione. Anche potendo consegnare il questionario direttamente a ciascuno, ci sarà sempre qualcuno che non risponde o non è interessato a partecipare.

Fortunatamente non è necessario consultare tutte le persone del proprio gruppo d'indagine per ottenere dati utili e significativi. In realtà, spesso si sonda inutilmente un numero eccessivo di persone, sprecando tempo e denaro e rendendo le cose solo più complicate.

Grazie all'analisi dei risultati di un campione rappresentativo è possibile ottenere dati preziosi e fruibili a supporto delle ricerche di mercato e delle iniziative volte a migliorare l'esperienza del cliente.

Per campione rappresentativo si intende un sottoinsieme di dati che può riprodurre caratteristiche simili a quelle di un gruppo più ampio. Il campionamento rappresentativo aiuta ad analizzare grandi porzioni della popolazione in quanto i dati generati contengono versioni ridotte, quindi meglio gestibili, delle caratteristiche del gruppo più ampio. Vediamo questo meccanismo in azione in occasione delle elezioni, quando durante gli exit poll vengono consultati campioni rappresentativi di elettori per capire quali candidati stanno ottenendo più voti.

Grazie al campionamento rappresentativo è possibile risparmiare tempo e denaro. L'analisi statistica e la revisione dei dati consentono infatti di definire una rappresentazione accurata di un pubblico più ampio, o di un gruppo specifico all'interno di tale pubblico, senza dover sondare ogni singolo individuo – o la stragrande maggioranza di coloro che potrebbero essere consultati.  

Tuttavia, per ottenere risultati accurati e credibili è necessaria un'ottima conoscenza dei vantaggi e dei potenziali rischi dell'uso dei campioni rappresentativi. Una volta acquisite queste informazioni, potrai utilizzare questo strumento in modo strategico per ottenere dati più approfonditi sui tuoi clienti e usare tali informazioni per migliorare la loro esperienza o prendere decisioni di business più informate.

Immagina di avere un gruppo di 300 persone, 150 uomini e 150 donne, che hanno seguito un corso di formazione. Vuoi raccogliere il loro feedback sul programma per identificare eventuali problemi e capire quali elementi del corso sono stati apprezzati di più. 

Affidandoti al campionamento rappresentativo, non dovrai sottoporre a indagine la maggioranza dei partecipanti, ma del gruppo di 300 persone, te ne basteranno solo 60 (30 uomini e 30 donne) per generare un campione rappresentativo credibile. Le loro risposte saranno rappresentative del gruppo più ampio.

Una volta ricevute le risposte, l'analisi dei risultati ti permetterà di ottenere dati che rappresentano le opinioni dell'intero gruppo. Disponendo di uno spaccato rappresentativo della suddivisione tra uomini e donne che hanno completato il corso, potrai anche analizzare le risposte in base al genere.

Invece di consultare 300 persone, saranno sufficienti 60 risposte in totale per ottenere risultati accurati, con una suddivisione equa tra uomini e donne. Inoltre, avrai risparmiato tempo e denaro.

SurveyMonkey Audience ti può fornire il campione rappresentativo di cui hai bisogno mettendoti in contatto con i tuoi rispondenti ideali, ovunque si trovino nel mondo.

Per ottenere un campione rappresentativo si possono seguire diversi metodi consolidati e ampiamente testati da ricerche accademiche, scientifiche e di mercato. 

Ecco alcuni dei metodi più comuni: 

Utilizzando uno di questi metodi per definire un campione rappresentativo, si potranno ottenere risultati credibili e accurati.

La tecnica del campionamento probabilistico prevede la selezione di campioni da una fetta più ampia di popolazione usando un metodo basato sulla teoria della probabilità. Per rientrare in un campione probabilistico, i partecipanti vengono selezionati in modo casuale. Per selezione casuale si intende che chiunque all'interno della popolazione che si sta sondando ha una probabilità nota e uguale di essere scelto. Quindi, su una popolazione di 1.000 persone, ogni persona ha 1 probabilità su 1.000 di essere selezionata.

Dal momento che chi conduce l'indagine o la ricerca non può scegliere singolarmente chi inserire nel campione, il campionamento probabilistico offre le migliori possibilità di catturare un campione veramente rappresentativo della popolazione. In breve, il campionamento probabilistico elimina i rischi di possibili distorsioni o errori umani e si affida alla teoria statistica per selezionare a caso un piccolo gruppo di persone da una popolazione più ampia, prevedendo che le loro risposte siano rappresentative di quella popolazione.

Mantenere le cose semplici è sempre un'ottima idea e il campionamento per randomizzazione semplice lo fa offrendo un metodo immediato per acquisire un campione valido.

Il campionamento per randomizzazione semplice si basa sull'assegnazione di numeri a ciascun individuo del gruppo da analizzare e sulla successiva estrazione casuale dei numeri per determinare chi verrà incluso nel campione. I numeri possono essere estratti a caso come nel gioco della tombola oppure generati da un apposito software.

Si tratta del metodo migliore per evitare distorsioni di campionamento, un inconveniente in cui si può spesso incorrere quando si eseguono verifiche dei concetti. Le distorsioni di campionamento si verificano quando alcuni membri di una popolazione hanno sistematicamente più probabilità di essere selezionati per rientrare in un campione rispetto ad altri. Queste distorsioni possono portare a risultati apparentemente favorevoli o che supportano un particolare punto di vista e finire col produrre errori, false presupposizioni e decisioni sbagliate.

Il campionamento per randomizzazione semplice riduce enormemente i rischi di distorsioni garantendo a ogni membro della popolazione uguali probabilità di essere scelto per partecipare allo studio.

Il campionamento non probabilistico non è altrettanto casuale. Si tratta piuttosto di un metodo in cui i campioni vengono selezionati sulla base di giudizi soggettivi anziché a caso. Il giudizio soggettivo non si basa su formule stabilite o analisi statistiche, ma sulle opinioni e sull'esperienza di singoli individui in grado di identificare i rispondenti che saranno inclusi nel campione.

Nel campionamento non probabilistico non tutti i membri della popolazione hanno uguali possibilità di partecipare allo studio. In altre parole, per ciascun membro della popolazione la probabilità di essere incluso nel campione è nota.

Come si intuisce, il metodo del campionamento non probabilistico è meno rigido rispetto al metodo probabilistico in quanto introduce il giudizio soggettivo e, potenzialmente, l'errore umano o la distorsione. Tuttavia, ha il vantaggio di garantire che le persone selezionate per essere consultate o incluse nello studio forniranno molto probabilmente le informazioni più utili.  Il campionamento non probabilistico viene spesso impiegato nelle ricerche di tipo qualitativo incentrate su dati non numerici, per generare approfondimenti e conclusioni.

Ma se il campionamento non probabilistico non è né rigoroso né affidabile, qual è la sua utilità? In alcune circostanze, può essere utile per condurre studi esplorativi come indagini pilota (che prevedono la distribuzione di questionari a campioni più piccoli rispetto ai campioni di dimensioni predeterminate). Inoltre, viene spesso impiegato in situazioni in cui il metodo di campionamento per randomizzazione sarebbe difficile o impossibile da attuare, a causa di limiti di tempo, vincoli di budget o altri problemi.

Il campionamento per quote offre risultati rappresentativi in grado di aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati quando devono approfondire le conoscenze di uno specifico sottogruppo della popolazione target e non dispongono di budget importanti. 

Si tratta di un metodo di campionamento non probabilistico mediante il quale i ricercatori creano un campione includendo individui che rappresentano una specifica popolazione. Con il campionamento per quote, si può avere la certezza che i risultati dell'indagine rispecchieranno in modo accurato quelli della popolazione target e potranno essere utilizzati in totale sicurezza. Questo metodo comporta gli stessi rischi-vantaggi del campionamento non probabilistico, ma è molto efficace per acquisire informazioni approfondite e fruibili da un pubblico specifico.

Se il campione è troppo grande, l'indagine e la successiva analisi dei risultati possono diventare complesse, costose e laboriose. Idealmente, condurre correttamente un'indagine più ampia e ottenere una percentuale più elevata di risposte, garantisce una maggiore accuratezza e certezza dei risultati. Tuttavia, questi vantaggi in genere non valgono i rischi associati a studi complessi e che richiedono un enorme dispendio di tempo e di denaro. Spesso, il campionamento rappresentativo offre un'alternativa più rapida, semplice e accessibile per ottenere risultati validi e statisticamente significativi.

Se il campione è troppo piccolo, si rischia di ottenere risultati non statisticamente significativi. Ad esempio, si potrebbe includere un numero sproporzionato di individui anomali o non rappresentativi di un gruppo più ampio. Questo può portare a una distorsione dei risultati e a dati fallaci o incompleti e, in ultima analisi, a decisioni sbagliate. Di conseguenza, l'obiettivo è sempre trovare la "giusta" dimensione del campione rappresentativo. Se il campione è della dimensione corretta, il tempo e i costi necessari per condurre lo studio non saranno mai eccessivi, e i risultati ottenuti saranno affidabili. SurveyMonkey ti permette di determinare la giusta dimensione del campione in tutta semplicità con un pratico calcolatore della dimensione del campione. Con questo strumento, potrai definire rapidamente il tuo campione rappresentativo.

Le distorsioni di campionamento si possono verificare quando alcuni membri di una popolazione hanno sistematicamente più probabilità di essere selezionati per rientrare in un campione rispetto ad altri. Quando si dibatte sulla validità di alcuni exit poll elettorali, spesso il problema è legato a potenziali distorsioni di campionamento, dovute alla consultazione di un numero eccessivo di individui con un particolare orientamento politico.

Queste distorsioni possono portare a risultati apparentemente favorevoli o che supportano una particolare idea, teoria o iniziativa. Tuttavia, se i risultati sono distorti e non riflettono la realtà, si può rischiare di prendere decisioni sbagliate o di danneggiare la reputazione dell'azienda, e di chi effettua il sondaggio.

Il modo migliore per evitare le distorsioni di campionamento consiste nel condurre un campionamento per randomizzazione semplice, in cui i campioni vengono selezionati rigorosamente in base al caso. In questo modo, ogni membro della popolazione ha uguali probabilità di essere selezionato per partecipare allo studio. Se scegli di procedere per campionamento non probabilistico in cui i partecipanti vengono selezionati in base al giudizio umano, assicurati di coinvolgere persone con esperienza e credibilità e consapevoli della necessità di evitare distorsioni di campionamento che metterebbero a repentaglio risultati e conclusioni.

È quasi impossibile evitare un minimo livello di distorsione nelle indagini basate sul campionamento rappresentativo. Ad esempio, le persone estremamente occupate tendono a partecipare meno ai sondaggi. Di conseguenza, i sondaggi spesso non riescono a catturare completamente la prospettiva di queste persone, facendole diventare una categoria poco rappresentata.

Ti interessa scoprire in quali altri modi puoi ridurre le distorsioni? I modelli d'indagine per la ricerca di mercato di SurveyMonkey includono varie tipologie di domande che aiutano i rispondenti a dare risposte più veritiere. 

I campioni rappresentativi sono importanti in quanto assicurano che quante più tipologie di persone rilevanti possibile vengano incluse nella ricerca e che venga consultato il giusto mix di individui. In questo modo si eviterà di ottenere risultati distorti o non validi e di non rappresentare adeguatamente alcuni gruppi di persone.

I campioni rappresentativi offrono i seguenti vantaggi:

Il campionamento rappresentativo può essere fondamentale per sfruttare al meglio le indagini e generare dati utili a supportare la ricerca di mercato, l'esperienza dei clienti e altri obiettivi aziendali.

Dai un'occhiata alle soluzioni per la ricerca di mercato di SurveyMonkey per informazioni sulla conduzione di indagini utilizzando campioni rappresentativi. Stai cercando di identificare un campione rappresentativo? Il calcolatore di SurveyMonkey Audience ti può aiutare in modo rapido e semplice.