Dimensione del campione in base alla dimensione della popolazione
Uno degli aspetti più sorprendenti della pianificazione di un'indagine è che la dimensione del campione non cresce in modo lineare con la dimensione della popolazione. Una volta che le popolazioni sono sufficientemente numerose, le dimensioni del campione necessarie cambiano solo modestamente, secondo le ipotesi standard.
Perché le dimensioni della popolazione contano meno di quanto molti si aspettino
Quando le popolazioni diventano numerose, i principali fattori che determinano la dimensione del campione necessaria sono il livello di confidenza, il margine di errore e la proporzione stimata. La dimensione della popolazione è ancora importante, ma il suo effetto si riduce di quanto la maggior parte delle persone creda.
Ecco perché una popolazione di 100.000 individui non richiede un campione 10 volte più grande di una popolazione di 10.000 individui.
Quando le dimensioni della popolazione contano di più
La dimensione della popolazione è più rilevante quando il pubblico è relativamente piccolo e noto, come ad esempio poche centinaia di dipendenti o poche migliaia di clienti. In questi casi, la correzione per popolazioni finite può ridurre sensibilmente la dimensione del campione necessario.
Ciò è particolarmente rilevante per i sondaggi interni e le attività di comunicazione basate su liste di contatti.
Come utilizzare questa pagina
Utilizzate questa pagina come rapido riferimento per la pianificazione, non come sostituto di un'attenta definizione delle ipotesi. La stessa popolazione può portare a diversi obiettivi di dimensione del campione a seconda del livello di confidenza e del margine di errore scelti.
Se desideri una risposta precisa, utilizza la calcolatrice anziché basarti esclusivamente sulle dimensioni della popolazione.
Cosa significa questo in pratica
Spesso, la dimensione della popolazione è più rilevante per i gruppi più piccoli, dove un sondaggio può raggiungere una quota significativa del pubblico totale. Ecco perché gli studi basati su liste si comportano in modo diverso dai sondaggi su larga scala.
L'errore pratico da evitare è quello di scegliere un campione basandosi unicamente sulla dimensione della popolazione. Le impostazioni di precisione continuano a svolgere la maggior parte del lavoro quando il pubblico raggiunge dimensioni moderate.
- È prevedibile che l'effetto demografico maggiore si verifichi in pubblici più piccoli e noti.
- Utilizzare la correzione per popolazione finita quando il campione rappresenta una quota considerevole dell'elenco.
- Non bisogna presumere che popolazioni numerose richiedano campioni proporzionalmente enormi.
- Impostare il livello di confidenza e il margine di errore prima di utilizzare le tabelle di popolazione.