1. Rappresentatività:
* Il campione dovrebbe riflettere accuratamente le caratteristiche della popolazione che mira a rappresentare. Ciò significa che il campione dovrebbe avere una distribuzione simile di variabili importanti come età, genere, etnia, ecc. Come popolazione.
* I campioni distorti possono portare a risultati fuorvianti. Ad esempio, uno studio sull'efficacia di un nuovo farmaco che include solo giovani e sani partecipanti potrebbe non essere rappresentativo della popolazione generale.
2. Casualità:
* Ogni membro della popolazione dovrebbe avere le pari possibilità di essere selezionato per il campione. Questo aiuta a ridurre al minimo la distorsione e garantire che il campione non sia distorto verso nessun gruppo particolare.
* Per raggiungere questo obiettivo vengono utilizzate tecniche di campionamento casuale come semplice campionamento casuale, campionamento casuale stratificato e campionamento del cluster.
3. Dimensione:
* La dimensione del campione dovrebbe essere abbastanza grande da fornire risultati statisticamente significativi. Una piccola dimensione del campione potrebbe non essere rappresentativa e può portare a conclusioni inaffidabili.
* La dimensione del campione richiesta dipende da fattori come la variabilità nella popolazione, il livello desiderato di precisione e il tipo di analisi statistica utilizzata.
4. Idoneità:
* Il campione dovrebbe essere appropriato per la domanda di ricerca in fase di indagine.
* Ad esempio, uno studio sull'efficacia di un nuovo farmaco dovrebbe includere partecipanti con la condizione specifica che il farmaco è destinato a trattare.
5. Qualità dei dati:
* I dati raccolti dal campione dovrebbero essere accurati e affidabili.
* Ciò comporta l'utilizzo di metodi di raccolta dei dati appropriati, garantire l'accuratezza dell'inserimento dei dati e implementare misure di controllo di qualità.
In sintesi, un buon campione scientifico è:
* Rappresentante: riflette la popolazione studiata.
* Random: garantisce una selezione imparziale.
* abbastanza grande: Fornisce risultati statisticamente significativi.
* Adatto: rilevante per la domanda di ricerca.
* Alta qualità: dati accurati e affidabili.
Considerando attentamente questi criteri, i ricercatori possono garantire che i loro campioni siano affidabili e che i loro risultati siano significativi e generalizzabili.
