Il pregiudizio di campionamento è l’errore che si verifica quando una parte della popolazione viene selezionata per rappresentare l’intera popolazione, ma non è rappresentativa in modo accurato. Questo può portare a conclusioni errate e a giudizi distorti, poiché il campione non riflette la diversità e la complessità della popolazione reale. È importante essere consapevoli di questo pregiudizio quando si analizzano dati e statistiche, in modo da evitare di trarre conclusioni affrettate e imprecise. In breve, il pregiudizio di campionamento è il nemico della precisione e della verità nella ricerca e nell’analisi dei dati.