I questionari servono a comprendere le opinioni e i comportamenti delle persone, a ricevere un loro feedback e molto altro. Ma come si fa a essere certi che le risposte di chi ha partecipato al sondaggio rappresentino in modo affidabile l'intera popolazione che si intende analizzare? Stabilire la dimensione del campione di un'indagine può essere di grande aiuto.

Cosa si intende per dimensione del campione

La dimensione del campione corrisponde al numero di persone che completano un sondaggio. La dimensione ideale varia a seconda del numero totale di persone che compongono il proprio mercato o segmento demografico di riferimento.

Detto questo, la dimensione del campione è solo uno dei fattori che aiutano a decidere se i risultati del sondaggio sono rilevanti o statisticamente significativi.

L'importanza di stabilire la dimensione del campione

Quando si vuole fare un'indagine sul proprio mercato di riferimento o una ricerca demografica, è impossibile ottenere le risposte di tutte le persone. E anche se fosse possibile, avrebbe un costo molto elevato in termini di tempo e denaro.

Stabilire la dimensione del campione con significatività statistica, o il numero di rispondenti necessario, permette di inviare il questionario a un numero minore di persone, senza rinunciare all'affidabilità.

Se hai iniziato la tua indagine senza pensare alla dimensione del campione, determinarla a posteriori può essere comunque utile per analizzare i dati dell'indagine ai fini della significatività statistica.

L'importanza della dimensione del campione può variare in funzione della popolazione di riferimento e del tipo di questionario. Supponiamo che tu stia svolgendo una ricerca di mercato o una ricerca medica; per poter fare previsioni accurate, è importante che ti assicuri che le risposte ottenute rappresentino l'intera popolazione. Se stai svolgendo un'indagine tra i dipendenti, invece, il tuo interesse maggiore si concentrerebbe sulla percentuale di risposta complessiva, sul coinvolgimento e sul feedback individuale.

La dimensione del campione, la percentuale di risposta e la percentuale di completamento

Prima di spiegare come si determina la dimensione del campione di un'indagine, è importante capire alcuni termini chiave:

La dimensione del campione dell'indagine corrisponde al numero di persone da cui vogliamo che l'indagine venga completata.
La percentuale di risposta rappresenta la percentuale di persone che aprono il questionario inviato.
La percentuale di completamento indica il numero di persone che completa il questionario e invia le risposte.

Per esempio, se invii il sondaggio a 1.000 persone e 400 di loro aprono il questionario, la tua percentuale di risposta è pari al 40%. Nella gran parte dei casi accade che non tutti coloro che aprono il questionario lo completano. Se 400 persone aprono il questionario, ma soltanto 200 di loro inviano le risposte, la percentuale di completamento è del 50%.

La percentuale di risposta e quella di completamento sono due variabili importanti da tenere in considerazione quando si sceglie quante persone includere in un'indagine.

Per la scelta di un campione che rappresenti la popolazione di riferimento, infatti, è bene considerare il fatto che non tutti coloro che riceveranno il questionario lo completeranno, e questo può influire sulla significatività statistica.

Come determinare la dimensione del campione per le ricerche basate su indagini (più un esempio)

Immagina di voler testare un'idea per un nuovo prodotto. Sai che i tuoi clienti abituali appartengono a una certa fascia di età e di reddito. Sai anche che tendenzialmente vivono in aree urbane e suburbane degli Stati Uniti. Questo gruppo rappresenta la tua popolazione, vale a dire il pubblico di riferimento che vuoi sondare.

Hai definito quindi la tua popolazione, cioè il numero totale di persone che vuoi studiare o analizzare. Per questo esempio, diciamo che si tratta di una popolazione di 10.000.000 persone.

Il passo successivo è scegliere il margine di errore, che esprime la misura in cui le risposte al sondaggio rappresentano l'effettivo punto di vista della popolazione.

Per le ricerche basate su indagini, solitamente viene scelto il 5% come margine di errore. Questo significa che, per tener conto di eventuali errori, si aggiunge e si sottrae il 5% dal dato ottenuto.

Se, per esempio, il 60% delle persone che hanno completato il questionario afferma che comprerebbe il tuo nuovo prodotto, considerando un margine di errore del 5%, puoi concludere che in realtà la percentuale di chi lo acquisterebbe è compresa tra il 55 e il 65%.

Infine, occorre scegliere il livello di confidenza, cioè la probabilità di ottenere gli stessi risultati inviando il sondaggio a un altro campione della popolazione.

Nel nostro esempio, il questionario viene inviato a 1.000 persone. Considerato il margine di errore, abbiamo concluso che il 55-65% di queste acquisterebbe il nuovo prodotto. In che misura siamo sicuri di questi risultati?

La scelta standard nel settore è un livello di confidenza del 95%, in base al quale possiamo dire che inviando ripetutamente lo stesso sondaggio a più campioni di 1.000 persone, il 95% delle volte otterremmo gli stessi risultati.

Come calcolare la dimensione del campione

Dopo avere individuato la popolazione di riferimento, il margine di errore e il livello di confidenza desiderato, si può passare a calcolare la dimensione del campione. Ricorda che la dimensione del campione è il numero di persone che completa il questionario. Per questo calcolo, puoi utilizzare il nostro calcolatore oppure applicare questa formula:

N = popolazione
e = margine di errore (percentuale in formato decimale)
z = punteggio z* (deviazione standard dei dati rispetto alla media)

*Il livello di confidenza del 95% corrisponde a un punteggio z di 1,96

Applicando questa formula, se la nostra popolazione è di 10.000.000, con un margine di errore del 5% (0,05) e un livello di confidenza del 95% (punteggio z 1,96), il nostro campione sarà di 385. Per la scelta del campione, però, non basta calcolare il numero di partecipanti.

Dopo avere determinato la dimensione, infatti, bisogna applicare un metodo affidabile per selezionare casualmente i partecipanti. Scopri come creare un campione casuale utilizzando Excel, per selezionare in modo opportuno i destinatari del sondaggio rispettando adeguati principi di randomizzazione.

La giusta dimensione del campione per le ricerche basate su indagini

Solitamente, maggiore è la dimensione del campione, migliori saranno le probabilità di ottenere risultati statisticamente significativi. Tuttavia, l'importanza della dimensione del campione può cambiare in base a queste variabili:

Il tipo di sondaggio: supponiamo che tu voglia condurre una ricerca in un altro paese per vedere se il tuo prodotto avrebbe un buon riscontro su quel mercato. Dato che i risultati che otterrai ti serviranno per prendere una decisione aziendale molto importante, farai bene a considerare una dimensione del campione che corrisponda a un margine di errore minimo. Ma se intendi raccogliere un feedback qualitativo dalle 20 persone che hanno appena partecipato al tuo evento, probabilmente ti concentrerai maggiormente sulle cinque risposte scritte con cura e attenzione piuttosto che sulla significatività statistica complessiva.

La diversità della popolazione: pensa ai dati demografici del tuo pubblico di riferimento, come genere, età, provenienza culturale, posizione geografica, stato civile, istruzione, eccetera. Se le caratteristiche delle persone che compongono la popolazione di riferimento sono simili, probabilmente ti basteranno meno risposte per ottenere risultati affidabili. Al contrario, se le loro caratteristiche sono molto diverse, sarebbe meglio sottoporre il sondaggio a più persone per ottenere una rappresentazione più accurata della popolazione di riferimento.

Le decisioni: quando si prendono decisioni basate sui risultati di un questionario, sicuramente è utile disporre di più dati. Ma la quantità non è l'unico fattore da considerare. Pensiamo all'obiettivo dell'indagine. Se vuoi raccogliere idee o feedback che ti siano di supporto per fare piccole modifiche o miglioramenti, un numero minore di risposte potrebbe essere accettabile. Ma in caso di decisioni di più ampio spettro o di maggiore impatto, disponendo di più risposte avresti una maggiore sicurezza sull'affidabilità dei risultati.

La scelta della dimensione minima del campione per le ricerche basate su indagini

Se vuoi una stima veloce del numero di persone necessarie per il tuo sondaggio, ecco una pratica tabella che ti aiuterà a decidere. Sarà sufficiente conoscere il numero di persone nella tua popolazione di riferimento e il margine di errore desiderato (3-10%).

Population	±3%	±5%	±10%
500	345	220	80
1000	525	285	90
3.000	810	350	100
5.000	910	370	100
10,000	1000	385	100
100,000	1.100	400	100
1.000.000	1.100	400	100
10.000.000	1.100	400	100

*Le percentuali corrispondono al margine di errore del 3%, 5% e 10%

Nel caso di una ricerca medica, per esempio, sarebbe bene tenersi su un margine di errore più basso, come il 3%; ma per il campione di un'indagine sulla soddisfazione dei clienti, potrebbe essere accettabile anche un margine più alto, come il 10%.

Diverse modalità di progettazione del campionamento

Nella scelta della dimensione del campione è importante considerare le tipologie di campionamento, cioè il metodo utilizzato per ottenere un campione rappresentativo per il questionario.

Quando il campione è progettato in modo accurato, si riducono i bias di campionamento, che si verificano se il campione non rappresenta con precisione la popolazione di riferimento. Qui di seguito trovi una breve panoramica delle diverse tipologie di campionamento da prendere in considerazione per la tua indagine.

Campionamento probabilistico

Con il campionamento probabilistico, a ogni persona della popolazione di riferimento viene offerta la stessa probabilità di essere selezionata per il sondaggio.

Esistono quattro principali tipologie di campionamento probabilistico.

Per randomizzazione semplice: questo metodo a lotteria o randomizzazione assicura che ogni membro della popolazione abbia la stessa probabilità di essere scelto. Può essere difficile se la popolazione è numerosa, ma è un modo semplice per evitare bias di campionamento.
A grappoli: si divide la popolazione di riferimento in gruppi o grappoli, quindi si sceglie un campione casuale di grappoli. Il sondaggio viene inviato a tutte le persone dei grappoli selezionati. Questo metodo può generare bias se i dati demografici dei grappoli variano troppo, ma può essere più pratico in caso di popolazioni sparse su più aree geografiche o difficili da raggiungere.
Sistematico: per eseguire il campionamento sistematico, le persone all'interno della popolazione di riferimento vengono scelte in maniera regolare, per esempio selezionandone una ogni 50 su un elenco di 5.000. I problemi possono sorgere se l'ordine dell'elenco è soggetto a distorsioni, altrimenti nel complesso può essere un metodo di campionamento efficace.
Stratificato: si suddivide la popolazione in diversi strati, quali genere, reddito o posizione geografica, quindi si estrae casualmente un campione da ogni strato. Si tratta di un metodo utile per ottenere una buona rappresentazione di ogni segmento demografico della popolazione di riferimento, ma può risultare più complicato e richiedere molto tempo.

Campionamento non probabilistico

Con il campionamento non probabilistico, invece, le persone della popolazione di riferimento non hanno tutte la stessa probabilità di essere selezionate.

Anche se può essere più facile e meno costoso, il campionamento non probabilistico può essere più soggetto a distorsioni, con conseguenze sull'affidabilità dei risultati del sondaggio.

Esistono cinque principali tipologie di campionamento non probabilistico.

Di convenienza: il questionario viene inviato alle persone raggiungibili con più facilità. Questo metodo permette di ottenere le risposte facilmente, senza però offrire alcuna certezza che i risultati ottenuti rappresentino la popolazione di riferimento.
Ragionato o mirato: il sondaggio viene inviato alle persone ritenute più utili al raggiungimento degli obiettivi della ricerca. Questo metodo può essere utilizzato per le ricerche qualitative, in cui non è necessario raccogliere tanti dati quantitativi per giungere a delle conclusioni.
A risposta volontaria: le persone si offrono volontarie per rispondere all'indagine. Alcune potrebbero essere più propense o più capaci e questo porterebbe a bias di campionamento.
A valanga: il questionario viene inviato ad alcune persone chiedendo loro di indicarne altre adatte a partecipare all'indagine. Questo permette di avere più rispondenti, ma il rischio è di raggiungere soltanto un determinato segmento demografico dell'intera popolazione di riferimento.
Per quote: si suddivide la popolazione in categorie importanti ai fini della ricerca in questione, quindi si selezionano diverse persone in ciascuna categoria. Si tratta di un metodo soggetto a distorsioni, che però permette di ricevere rapidamente un feedback.

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