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Quando i ricercatori devono selezionare un campione rappresentativo da una popolazione più ampia, spesso utilizzano un metodo noto come selezione casuale. In questo processo di selezione, ogni membro di un gruppo ha le stesse possibilità di essere scelto come partecipante allo studio.
Indice
Selezione casuale vs. Assegnazione casuale
In che modo la selezione casuale differisce dall’assegnazione casuale ? La selezione casuale si riferisce al modo in cui il campione viene estratto dalla popolazione nel suo complesso, mentre l’assegnazione casuale si riferisce al modo in cui i partecipanti vengono quindi assegnati al gruppo sperimentale o al gruppo di controllo.
In un esperimento è possibile avere sia una selezione casuale che un’assegnazione casuale.
Immagina di usare la selezione casuale per estrarre 500 persone da una popolazione per partecipare al tuo studio. Quindi usi l’assegnazione casuale per assegnare 250 dei tuoi partecipanti a un gruppo di controllo (il gruppo che non riceve il trattamento o la variabile indipendente) e assegni 250 dei partecipanti al gruppo sperimentale (il gruppo che riceve il trattamento o la variabile indipendente).
Perché i ricercatori utilizzano la selezione casuale? Lo scopo è aumentare la generalizzabilità dei risultati.
Estraendo un campione casuale da una popolazione più ampia, l’obiettivo è che il campione sia rappresentativo del gruppo più ampio e meno soggetto a distorsioni.
Fattori coinvolti
Immagina che un ricercatore stia selezionando le persone che parteciperanno a uno studio. Per scegliere i partecipanti, potrebbe scegliere le persone usando una tecnica che è l’equivalente statistico del lancio di una moneta.
Possono iniziare usando la selezione casuale per scegliere le regioni geografiche da cui estrarre i partecipanti. Possono quindi usare lo stesso processo di selezione per scegliere città, quartieri, famiglie, fasce d’età e singoli partecipanti.
Un’altra cosa importante da ricordare è che campioni di dimensioni maggiori tendono a essere più rappresentativi. Anche una selezione casuale può portare a un campione distorto o limitato se la dimensione del campione è piccola.
Quando la dimensione del campione è piccola, un partecipante insolito può avere un’influenza indebita sul campione nel suo complesso. Utilizzare una dimensione del campione più grande tende a diluire gli effetti dei partecipanti insoliti e a impedire loro di distorcere i risultati.