Campione non significativo

Il campione non significativo, noto anche come statistica o generalizzazione viziata, è un tipo di errore che viene commesso quando si giunge ad una conclusione relativa ad una popolazione basandosi su un campione in qualche maniera viziato o di parte. Tale fallacia è conforme al seguente schema:
1.  Il campione S, che è viziato, è costruito a partire dalla popolazione P.
2.  La conclusione C viene riferita alla popolazione P, basandosi su S.
La persona che commette l’errore sta abusando del seguente tipo di ragionamento:
1.  X% gli A osservati sono B.
2.  Quindi l’X% di tutti gli A sono B.
Questo errore viene generalmente commesso quando il campione studiato risulta in qualche modo viziato. Un campione è viziato quando è probabile che il metodo usato per rilevarlo non ne costruisca uno realmente rappresentativo della popolazione da cui è tratto. I campioni non significativi non sono generalmente molto affidabili (ad es. immaginiamo che una persona stia prendendo un campione da un carico di piccole palline colorate, alcune delle quali sono di metallo e altre di plastica. Se usasse un magnete per scegliere il suo campione, allora ne verrebbero incluse un numero sproporzionato di palline di metallo. In questo caso, qualunque conclusione ottenibile rispetto all’intera popolazione di palline sarebbe inaffidabile, perché avrebbe poche o nessuna pallina di plastica nel campione di riferimento). I campioni viziati non contengono elementi in numero proporzionato all’intera popolazione da cui sono tratti (ad es. se una persona volesse scoprire quello che la maggior parte degli americani pensano del controllo delle armi, un sondaggio fatto a un meeting dell’NRA sarebbe un campione viziato). E’ importante avere campioni non viziati quando si fa una generalizzazione. Il miglior modo per farlo, è costruire campioni rappresentativi mediante metodologie valide. Sono tre le principali tipologie di campione plausibili:
1.  campione casuale: questo tipo di campione viene rilevato in modo tale che nient’altro che il caso determina quali membri della popolazione vengono scelti per la sua costituzione. Idealmente, ogni membro individuale della popolazione ha la stessa possibilità di venire scelto di qualsiasi altro. Questo tipo di campione evita il vizio: non rappresentativo è un campione preso in modo che alcuni membri della popolazione abbiano una possibilità significantemente più alta di venire scelti rispetto ad altri. Sfortunatamente, creare un campione casuale ideale è spesso molto difficile;
2.  campione stratificato: questo tipo di campione viene rilevato secondo una precisa metodologia, che si articola nei seguenti passi:
• vengono identificati gli strati rilevanti, sottogruppi della popolazione;
• viene determinato il numero di membri in ogni strato;
• viene costruito un campione casuale relativo ad ogni strato in proporzione esatta alla sua dimensione.
Questo metodo è ovviamente molto utile quando si ha a che fare con popolazioni stratificate (ad es. il reddito di una persona spesso influenza la sua scelta di voto, così quando viene condotto un sondaggio per le elezioni presidenziali, sarebbe una buona idea prendere un campione stratificato, usando le varie classi economiche come base per la determinazione degli strati. Questo metodo idealmente evita campioni non significanti, assicurando che ogni strato della popolazione sia rappresentato adeguatamente;
3.  campione a intervalli di tempo: questo tipo di campione viene rilevato a partire da uno di partenza stratificato o casuale. Dopo un certo lasso di tempo, ne viene costruito un altro. Dopo essere stati costruiti, i due campioni vengono comparati, cercando di cogliere i mutamenti intercorsi rispetto all’indagine effettuata. Questo metodo per scegliere campioni è molto importante quando si fanno predizioni. Una predizione basata solo su un campione sarebbe una generalizzazione frettolosa, risultando l’unico campione troppo piccolo per coprire popolazioni passate, presenti e future, o il campione non sarebbe significativo, in quanto esso includerebbe solo istanze relative ad un unico periodo temporale.
Le persone spesso usano campioni non significativi a causa di parzialità o pregiudizi. Una persona potrebbe cercare intenzionalmente o meno persone che supportano la sua parte (ad es. una persona che sta spingendo una particolare teoria scientifica, potrebbe tendere a raccogliere campioni che sono di parte, a favore di quella teoria). La gente spesso commette questo errore anche per pigrizia o trascuratezza. È molto facile limitarsi a costruire un campione a partire da quello più facilmente disponibile anziché impegnarsi, temporalmente ed energicamente parlando, per la costruzione di un campione adeguato per trarre conclusioni giustificate. È importante tenere in mente che la parzialità è relativa allo scopo del campione (ad es. se Bill volesse sapere cosa pensano i membri del NRA su una legge per il controllo delle armi, allora un campione preso a un meeting dell’NRA non sarebbe viziato. Comunque, se Bill volesse sapere cosa pensano gli americani in genere della legge, allora un campione preso ad un meeting dell’NRA sarebbe viziato).

Esempi di campione non significativo
a.  L’editore di Bill gli da il compito di determinare cosa pensa la maggior parte degli americani su una nuova legge che imporrà una tassa federale su tutti i modem e i computer acquistati. Gli incassi della tassa verranno usati per sostenere nuove leggi sul buoncostume on-line. Bill, essendo inclinato verso la tecnologia, decide di usare un sondaggio fatto per e-mail. Nel suo sondaggio, il 95% di coloro che ne prendono parte, sono contrari alla tassa. Ma il 65% di tutti gli americani, in occasione del riscontro elettorale, decide di votare a favore delle tasse.

b.  I Pacifisti Uniti d’America decidono di fare un sondaggio per determinare quello che gli Americani pensano sulle armi e sul loro controllo. A Jane viene assegnato il compito di organizzare lo studio. Per risparmiare i costi di spedizione, include il modulo per il sondaggio nella busta del giornale del gruppo. I risultati mostrano che il 95% degli intervistati sono a favore di leggi per il controllo delle armi. Jane ne deduce, erroneamente, che la grande maggioranza degli Americani è a favore di leggi per il controllo delle armi.

c.  Sondaggi su larga scala, condotti in Florida, California e Maine, hanno dimostrato che una media del 55% degli intervistati hanno passato almeno quattordici giorni all’anno vicino all’oceano. Si può tranquillamente concludere che il 55% di tutti gli americani passano almeno quattordici giorni vicino all’oceano ogni anno.

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