Un problema chiamato pregiudizio di campionamento

Indipendentemente dalla metodologia utilizzata o dalla disciplina studiata, i ricercatori devono assicurarsi di utilizzare campioni rappresentativi che riflettano le caratteristiche della popolazione che stanno studiando. Questo articolo esplorerà il concetto di bias di campionamento, i suoi diversi tipi e modi di applicazione e le migliori pratiche per mitigarne gli effetti.

Che cos'è il bias di campionamento?

Il bias di campionamento si riferisce a una situazione in cui alcuni individui o gruppi di una popolazione hanno maggiori probabilità di essere inclusi in un campione rispetto ad altri, portando a un campione distorto o non rappresentativo. Questo può accadere per una serie di ragioni, come metodi di campionamento non casuali, pregiudizi di autoselezione o pregiudizi del ricercatore.

In altre parole, i bias di campionamento possono minare la validità e la generalizzabilità dei risultati di una ricerca, facendo pendere il campione a favore di certe caratteristiche o prospettive che potrebbero non essere rappresentative della popolazione più ampia.

L'ideale sarebbe selezionare tutti i partecipanti al sondaggio in modo casuale. Tuttavia, nella pratica, può essere difficile effettuare una selezione casuale dei partecipanti a causa di vincoli quali i costi e la disponibilità dei rispondenti. Anche se non si effettua una raccolta dati casuale, è fondamentale essere consapevoli dei potenziali pregiudizi che potrebbero essere presenti nei dati.

Alcuni esempi di distorsione del campionamento sono:

Pregiudizio dei volontari: I partecipanti che si offrono volontariamente di partecipare a uno studio potrebbero avere caratteristiche diverse da quelli che non si offrono volontariamente, dando luogo a un campione non rappresentativo.
Campionamento non casuale: Se un ricercatore seleziona i partecipanti solo da determinate località o solo con determinate caratteristiche, può creare un campione distorto.
Pregiudizio di sopravvivenza: Si verifica quando un campione include solo individui che sono sopravvissuti o hanno avuto successo in una particolare situazione, escludendo quelli che non sono sopravvissuti o hanno fallito.
Campionamento di convenienza: Questo tipo di campionamento prevede la selezione di partecipanti facilmente accessibili, come quelli che si trovano nelle vicinanze o quelli che rispondono a un sondaggio online, che potrebbero non rappresentare la popolazione più ampia.
Pregiudizio di conferma: I ricercatori potrebbero selezionare - inconsapevolmente o deliberatamente - partecipanti che sostengono la loro ipotesi o domanda di ricerca, portando a risultati distorti.
Effetto Hawthorne: I partecipanti possono alterare il loro comportamento o le loro risposte quando sanno di essere studiati o osservati, portando a risultati non rappresentativi.

Se si è consapevoli di queste distorsioni, è possibile tenerne conto nell'analisi per correggerle e comprendere meglio la popolazione rappresentata dai dati.

Tipi di distorsione del campionamento

Bias di selezioneSi verifica quando il campione non è rappresentativo della popolazione.
Distorsioni di misuraSi verifica quando i dati raccolti sono imprecisi o incompleti.
Pregiudizio di segnalazioneSi verifica quando gli intervistati forniscono informazioni imprecise o incomplete.
Bias di non rispostaSi verifica quando alcuni membri della popolazione non rispondono all'indagine, dando luogo a un campione non rappresentativo.

Cause di distorsione del campionamento

Campionamento di convenienza: selezione di un campione basata sulla convenienza piuttosto che sull'utilizzo di un metodo scientifico.
Bias di autoselezioneSono inclusi solo coloro che si offrono volontariamente di partecipare al sondaggio, il che potrebbe non essere rappresentativo della popolazione.
Distorsione del quadro di campionamentoQuando la struttura di campionamento utilizzata per selezionare il campione non è rappresentativa della popolazione.
Bias di sopravvivenzaQuando solo alcuni membri della popolazione partecipano, il che porta a un campione non rappresentativo. Ad esempio, se i ricercatori intervistano solo persone in vita, potrebbero non ricevere i contributi di persone decedute prima della conduzione dello studio.
Bias di campionamento dovuto alla mancanza di conoscenzaNon riconoscendo le fonti di variabilità che possono portare a stime distorte.
Bias di campionamento dovuto a errori nella somministrazione del campioneNon aver utilizzato un quadro di campionamento appropriato o ben funzionante o aver rifiutato di partecipare allo studio che ha portato a una selezione distorta del campione.

Bias di campionamento negli studi clinici

Gli studi clinici hanno il compito di testare l'efficacia di un nuovo trattamento o farmaco su una particolare popolazione. Sono una parte essenziale del processo di sviluppo di un farmaco e determinano se un trattamento è sicuro ed efficace prima della sua diffusione al pubblico in generale. Tuttavia, gli studi clinici sono anche soggetti a bias di selezione.

Il bias di selezione si verifica quando il campione utilizzato per uno studio non è rappresentativo della popolazione da rappresentare. Nel caso degli studi clinici, i bias di selezione possono verificarsi quando i partecipanti sono scelti selettivamente per partecipare o sono auto-selezionati.

Supponiamo che un'azienda farmaceutica stia conducendo una sperimentazione clinica per testare l'efficacia di un nuovo farmaco contro il cancro. Decide di reclutare i partecipanti allo studio attraverso annunci pubblicitari negli ospedali, nelle cliniche e nei gruppi di sostegno per i malati di cancro, oltre che attraverso domande online. Tuttavia, il campione raccolto potrebbe essere influenzato da coloro che sono più motivati a partecipare a uno studio o che hanno un certo tipo di cancro. Questo può rendere difficile generalizzare i risultati dello studio a una popolazione più ampia.

Per minimizzare i bias di selezione negli studi clinici, i ricercatori devono implementare rigorosi criteri di inclusione ed esclusione e processi di selezione casuale. In questo modo si garantisce che il campione di partecipanti selezionato per lo studio sia rappresentativo della popolazione più ampia, riducendo al minimo qualsiasi distorsione nei dati raccolti.

Problemi dovuti alla distorsione del campionamento

Il bias di campionamento è problematico perché è possibile che una statistica calcolata sul campione sia sistematicamente errata. Può portare a una sovrastima o a una sottostima sistematica del parametro corrispondente nella popolazione. Si verifica nella pratica, poiché è praticamente impossibile garantire una perfetta casualità nel campionamento.

Se il grado di travisamento è piccolo, il campione può essere trattato come un'approssimazione ragionevole a un campione casuale. Inoltre, se il campione non differisce in modo marcato nella quantità misurata, un campione distorto può ancora rappresentare una stima ragionevole.

Sebbene alcuni individui possano deliberatamente utilizzare un campione distorto per produrre risultati fuorvianti, più spesso un campione distorto è solo il riflesso della difficoltà di ottenere un campione veramente rappresentativo o dell'ignoranza della distorsione nel loro processo di misurazione o analisi.

Estrapolazione: oltre l'intervallo

In statistica, trarre una conclusione su qualcosa che va al di là dell'intervallo dei dati si chiama estrapolazione. Trarre una conclusione da un campione distorto è una forma di estrapolazione: poiché il metodo di campionamento esclude sistematicamente alcune parti della popolazione in esame, le inferenze si applicano solo alla sottopopolazione campionata.

L'estrapolazione si verifica anche se, ad esempio, un'inferenza basata su un campione di laureati viene applicata ad adulti più anziani o ad adulti con solo la terza media. L'estrapolazione è un errore comune nell'applicazione o nell'interpretazione delle statistiche. A volte, a causa della difficoltà o dell'impossibilità di ottenere dati validi, l'estrapolazione è il meglio che possiamo fare, ma deve sempre essere presa con almeno un granello di sale e spesso con una grande dose di incertezza.

Dalla scienza alla pseudoscienza

Come indicato su WikipediaUn esempio di come l'ignoranza di un bias possa esistere è l'uso diffuso di un rapporto (anche detto fold change) come misura della differenza in biologia. Poiché è più facile ottenere un rapporto grande con due numeri piccoli con una determinata differenza e relativamente più difficile ottenere un rapporto grande con due numeri grandi con una differenza maggiore, è possibile che non si notino grandi differenze significative quando si confrontano misure numeriche relativamente grandi.

Alcuni hanno definito questo fenomeno un "pregiudizio di demarcazione", perché l'uso di un rapporto (divisione) invece di una differenza (sottrazione) fa sì che i risultati dell'analisi si trasformino da scienza in pseudoscienza.

Alcuni campioni utilizzano un disegno statistico distorto, che tuttavia consente la stima dei parametri. Il National Center for Health Statistics degli Stati Uniti, ad esempio, ha deliberatamente sovracampionato le popolazioni di minoranza in molte delle sue indagini a livello nazionale, al fine di ottenere una precisione sufficiente per le stime all'interno di questi gruppi.

Queste indagini richiedono l'uso di pesi campionari per produrre stime corrette su tutti i gruppi etnici. Se vengono rispettate alcune condizioni (soprattutto il calcolo e l'utilizzo corretto dei pesi), questi campioni consentono una stima accurata dei parametri della popolazione.

Migliori pratiche per ridurre la distorsione del campionamento

È fondamentale selezionare un metodo di campionamento appropriato per garantire che i dati risultanti riflettano accuratamente la popolazione studiata.

Tecniche di campionamento casuale: L'utilizzo di tecniche di campionamento casuale aumenta la probabilità che il campione sia rappresentativo della popolazione. Questa tecnica aiuta a garantire che il campione sia il più rappresentativo possibile della popolazione in questione e che quindi abbia meno probabilità di contenere pregiudizi.
Calcolo della dimensione del campione: Il calcolo della dimensione del campione deve essere effettuato in modo da avere una potenza adeguata per testare ipotesi statisticamente significative. Maggiore è la dimensione del campione, migliore è la rappresentazione della popolazione.
Analisi delle tendenze: Ricerca di fonti di dati alternative e analisi di eventuali tendenze osservate nei dati non selezionati.
Controllo della polarizzazione: Le occorrenze di bias devono essere monitorate per identificare l'esclusione sistematica o la sovrainclusione di specifici punti di dati.

Attenzione ai campioni

La distorsione del campionamento è una considerazione importante quando si conduce una ricerca. Indipendentemente dalla metodologia utilizzata o dalla disciplina studiata, i ricercatori devono assicurarsi di utilizzare campioni rappresentativi che riflettano le caratteristiche della popolazione che stanno studiando.

Quando si creano studi di ricerca, è fondamentale prestare molta attenzione al processo di selezione del campione e alla metodologia utilizzata per raccogliere i dati dal campione. Le migliori pratiche, come le tecniche di campionamento casuale, il calcolo delle dimensioni del campione, l'analisi delle tendenze e il controllo dei pregiudizi, devono essere utilizzate per garantire che i risultati della ricerca siano validi e affidabili, in modo da avere maggiori probabilità di influenzare le politiche e le pratiche.

Infografiche scientifiche accattivanti in pochi minuti

Mind the Graph è un potente strumento online per gli scienziati che hanno bisogno di creare grafica e illustrazioni scientifiche di alta qualità. La piattaforma è facile da usare e accessibile a scienziati con diversi livelli di competenza tecnica, il che la rende una soluzione ideale per i ricercatori che devono creare grafica per le loro pubblicazioni, presentazioni e altri materiali di comunicazione scientifica.

Che siate ricercatori nel campo delle scienze biologiche, delle scienze fisiche o dell'ingegneria, Mind the Graph offre un'ampia gamma di risorse per aiutarvi a comunicare i risultati delle vostre ricerche in modo chiaro e visivamente convincente.