800 persone bastano per decidere se a Milano vincerà Sala o Parisi?

Le interviste hanno una logica, non sono casuali. C’è un campione studiato in funzione di tanti parametri della popolazione: la giusta distribuzione di uomini e donne, la giusta distribuzione per età, il giusto livello di istruzione.

Francesco Cancellato, «Elezioni, ecco perché i sondaggi sbagliano (ma spesso ci beccano)», Linkiesta, 3 giugno 2016

La risposta in un Pixel

«Quando si parla di campione, l’ambizione è quella di disporre di un campione rappresentativo. Ma che cosa significa esattamente questo termine e come si ottiene questa qualità? L’obiettivo, intuitivamente, è quello di avere, su scala ridotta, un insieme di individui le cui caratteristiche si presentano, per le varie modalità, in modo simile a come si distribuiscono nella popolazione: se, per esempio, nella popolazione per la quale vogliamo fare inferenza ci fosse l’80% di persone di sesso femminile, vorremmo ritrovare più o meno tale proporzione anche nel campione; e cosi pure, se fossimo interessati alle altezze, vorremmo che la proporzione di persone di sesso maschile di altezza superiore a 190 cm fosse riprodotta nelle unita statistiche campionate.

A questo proposito, c’è una buona e una cattiva notizia.

Quella cattiva è che il campione non rispetterà quasi mai esattamente il modo in cui le caratteristiche si presentano nella popolazione; per cui, fissata una procedura di campionamento, è possibile estrarre diversi differenti campioni che condurranno a fare inferenze differenti sulla popolazione di riferimento.

La buona notizia è che esiste uno strumento efficace per contenere la divergenza fra le caratteristiche della popolazione e quelle dei possibili campioni: tale mezzo consiste nell’attuazione di un campionamento probabilistico che tipicamente assicura, all’aumentare della dimensione campionaria, una convergenza delle stime campionarie a quelle della popolazione.

Un campione è definito probabilistico se le unità statistiche risultano in esso incluse in base a un meccanismo di selezione i cui risultati non sono sotto il controllo di chi effettua il campionamento, ma sono governate da specifiche probabilità.»

Per saperne di più: Pixel Statistica