Di quale percentuale di popolazione hai bisogno in un campione rappresentativo?

Tecnicamente, un campione rappresentativo richiede solo la percentuale della popolazione statistica necessaria per replicare il più fedelmente possibile la qualità o la caratteristica studiata o analizzata. Ad esempio, in una popolazione di 1.000 composta da 600 uomini e 400 donne utilizzata in un’analisi delle tendenze di acquisto in base al sesso, un campione rappresentativo può essere costituito da soli cinque membri, tre uomini e due donne, o lo 0,5% dei popolazione. Tuttavia, sebbene questo campione sia nominalmente rappresentativo della popolazione più ampia, è probabile che risulti in un alto grado di errore di campionamento quando si fanno inferenze riguardanti la popolazione più ampia perché è così piccolo. L’errore di campionamento è una conseguenza inevitabile dell’impiego di campioni per analizzare un gruppo più ampio. Ottenere dati da loro è un processo limitato e incompleto per sua stessa natura. Ma poiché è così spesso necessario data la limitata disponibilità di risorse, gli analisti economici utilizzano metodi che possono ridurre l’errore di campionamento a livelli statisticamente trascurabili. Sebbene il campionamento rappresentativo sia uno dei metodi più efficaci utilizzati per ridurre l’errore, spesso non è sufficiente farlo da solo. Una strategia utilizzata in combinazione con il campionamento rappresentativo è assicurarsi che il campione sia sufficientemente grande da ridurre in modo ottimale l’errore. E mentre, in generale, più grande è il sottogruppo, più è probabile che l’errore venga ridotto, ad un certo punto la riduzione diventa così minima da non giustificare la spesa aggiuntiva necessaria per ingrandire il campione. Proprio come l’uso di un campione tecnicamente rappresentativo ma minuscolo non è sufficiente per ridurre l’errore di campionamento da solo, la semplice scelta di un grande gruppo senza tener conto della rappresentazione può portare a risultati ancora più imperfetti rispetto all’utilizzo del piccolo campione rappresentativo. Tornando all’esempio sopra, un gruppo di 600 maschi è statisticamente inutile da solo quando si analizzano le differenze di genere nelle tendenze di acquisto. Sorprendentemente, la frazione di campionamento ha molto poco a che fare con l’errore dei risultati quando viene utilizzato il campionamento casuale. Il principale fattore determinante dell’errore è la dimensione assoluta del campione, non la dimensione del campione relativa alla dimensione della popolazione.