Calcolo della dimensione del campione

Come calcolare la dimensione del tuo campione

1. 1Scegli il livello di confidenza (il 95 % è lo standard delle ricerche di mercato).
2. 2Fissa il margine di errore che accetti (±5 % per la maggior parte dei sondaggi).
3. 3Indica la dimensione della popolazione se è limitata (clienti, dipendenti…).
4. 4Leggi il numero di rispondenti necessari — poi esporta o condividi il risultato.

Perché la dimensione del campione conta

Intervistare tutti è impossibile; intervistare troppo poche persone rende i tuoi numeri non verificabili. La dimensione del campione è il ponte tra i due: il numero minimo di rispondenti che rende interpretabili le tue percentuali, con un margine di errore noto. Un sondaggio da 200 rispondenti che annuncia «62 % di intenzione d'acquisto» senza margine di errore non dice quasi nulla; la stessa cifra a ±3,5 % diventa una base decisionale.

La buona notizia: la dimensione richiesta dipende pochissimo dalla dimensione del tuo mercato. Per una popolazione molto grande bastano 385 rispondenti per ±5 % al 95 % di confidenza — che tu punti a tutta l'Italia o a una sola regione. È controintuitivo, ed è esattamente ciò che la formula qui sotto rende visibile.

La formula utilizzata (e i suoi limiti)

Questo calcolatore applica la formula classica per una proporzione: n₀ = z²·p·(1−p)/e², dove z dipende dal livello di confidenza (1,645 per 90 %, 1,96 per 95 %, 2,576 per 99 %), p è la proporzione attesa ed e il margine di errore. Quando la popolazione è limitata (una base clienti di 1 000 persone, per esempio), la correzione per popolazione finita riduce il campione richiesto: n = n₀ / (1 + (n₀−1)/N).

La formula presuppone un campionamento casuale semplice e una domanda binaria o proporzionale. Non corregge né i bias di reclutamento, né le mancate risposte, né le domande mal poste — la dimensione è una condizione necessaria di affidabilità, mai sufficiente. Prevedi anche un margine di sicurezza: se ti aspetti il 20 % di risposte incomplete, recluta in proporzione di più.

p = 50 %: la scelta prudente

Se non conosci la proporzione attesa, lascia 50 %. È matematicamente il caso peggiore: p·(1−p) è massimo a 0,5, quindi il campione richiesto è il più grande. Qualsiasi altro valore reale renderà i tuoi risultati più precisi del promesso — mai meno. È la convenzione di quasi tutti gli istituti.

Domande frequenti

Qual è la dimensione del campione per un sondaggio standard?

385 rispondenti per un margine di errore di ±5 % al 95 % di confidenza, su una popolazione grande. È l'impostazione predefinita di questo calcolatore e lo standard della maggior parte degli studi quantitativi.

La dimensione del mio mercato cambia il risultato?

Pochissimo, appena la popolazione supera ~100 000 persone. Al di sotto, la correzione per popolazione finita riduce il campione: per 1 000 persone bastano 278 rispondenti invece di 385 (al 95 %, ±5 %).

Quale margine di errore scegliere?

±5 % per decisioni correnti (test di concetto, soddisfazione), ±3 % per scelte più fini, ±1–2 % per misure critiche. Attenzione: la precisione costa — dimezzare il margine quadruplica il campione.

90 %, 95 % o 99 % di confidenza: quale scegliere?

Il 95 % è il compromesso standard. Il 90 % basta per esplorazioni rapide; il 99 % si impone quando un errore costerebbe molto caro (sanità, regolatorio), al prezzo di un campione nettamente più grande.

Questo calcolo vale per un test A/B?

Il principio è simile, ma un test A/B confronta due gruppi: serve la dimensione calcolata in OGNI ramo, e idealmente un calcolo di potenza statistica dedicato che consideri l'effetto minimo rilevabile.

Un campione grande garantisce un sondaggio affidabile?

No. La dimensione controlla l'errore di campionamento, non i bias: un panel mal reclutato, domande orientate o tassi di risposta squilibrati falsano i risultati qualunque sia la dimensione.