Campionamento a grappolo
In questo articolo spieghiamo cos’è il campionamento a grappolo e come viene effettuato. Troverai un esempio di campionamento a grappolo e i sottotipi di campionamento a grappolo. Infine, potrai vedere quali sono i vantaggi e gli svantaggi del campionamento a grappolo e quando utilizzare questo tipo di campionamento.
Cos’è il campionamento a grappolo?
Il campionamento a grappolo è un metodo statistico per selezionare gli elementi di una popolazione che faranno parte del campione di uno studio.
La caratteristica principale del campionamento a grappolo è che sfrutta l’esistenza di cluster (gruppi) naturali nella popolazione per studiare solo alcuni cluster anziché tutti gli individui della popolazione.
Logicamente, per eseguire il campionamento a grappolo , i gruppi (o cluster) in cui è divisa la popolazione devono essere rappresentativi della popolazione .
In questo modo lo studio risulta semplificato poiché viene effettuata la stessa analisi ma su molti meno individui, e i risultati ottenuti vengono poi estrapolati alla popolazione statistica. Ciò implica un minor costo economico ma anche una perdita di precisione. Di seguito esamineremo tutti i pro e i contro del campionamento a grappolo.
Il campionamento a grappolo è anche chiamato campionamento a grappolo, campionamento a grappolo o campionamento ad area.
Va notato che il campionamento a grappolo è diverso dal campionamento stratificato . Nel campionamento a grappolo vengono selezionati tutti gli individui di un gruppo, mentre nel campionamento stratificato alcuni individui vengono selezionati da tutti i gruppi.
Come eseguire il campionamento a grappolo
I passaggi per eseguire il campionamento dei cluster sono i seguenti:
- Definire la popolazione target.
- Determinare la dimensione del campione desiderata per eseguire lo studio statistico.
- Definire i cluster. In altre parole, dividere la popolazione in insiemi esaustivi e non sovrapposti.
- Selezionare casualmente i conglomerati che costituiranno il campione per lo studio statistico.
Va notato che un modo comune per decidere in quali gruppi sarà suddivisa la popolazione è la distribuzione geografica, ovvero i luoghi geograficamente più vicini formano un gruppo. Ad esempio, se vogliamo analizzare statisticamente un paese, potremmo raggruppare le province del paese.
È importante che i cluster siano rappresentativi, altrimenti lo studio statistico darà risultati inaffidabili. Come nell’esempio precedente, se raggruppiamo le province del Paese, dobbiamo garantire che ciascuna provincia abbia caratteristiche molto simili alla popolazione complessiva.
Inoltre, dobbiamo garantire che tutti i cluster abbiano la stessa probabilità di essere selezionati, altrimenti la casualità del campionamento verrebbe compromessa.
Esempio di campionamento a grappolo
Una volta vista la definizione di campionamento a grappolo, di seguito vi mostriamo un esempio di come verrebbe effettuato un campionamento di questo tipo.
- L’obiettivo è quello di analizzare statisticamente la soddisfazione che i clienti di un’azienda nazionale hanno ricevuto nell’ultimo anno. Ovviamente, condurre un sondaggio sulla soddisfazione di ciascun cliente richiede molto tempo e denaro, motivo per cui si è deciso di effettuare un campionamento a cluster. Di seguito viene spiegato come verrà effettuato il campionamento dei cluster.
La prima cosa che dobbiamo fare per effettuare il campionamento a grappolo è raggruppare la popolazione oggetto dello studio in cluster. In questo caso, poiché si tratta di un’attività focalizzata su un singolo paese, raggrupperemo i clienti per provincia.
In questo modo, i conglomerati saranno eterogenei, poiché ogni cliente può avere un’età diversa, gusti diversi, abitudini diverse,… L’unica cosa che gli individui di un conglomerato hanno in comune è il luogo in cui vivono.
Una volta creati i cluster, dobbiamo selezionarne alcuni in modo casuale. Il numero di cluster selezionati dovrebbe essere sufficientemente ampio da costituire un campione rappresentativo, ma dovrebbe anche essere sufficientemente piccolo da risparmiare le risorse utilizzate.
Infine, possiamo effettuare interviste a tutte le persone che compongono i gruppi selezionati e studiare statisticamente i dati raccolti. Tuttavia, ora potremmo anche eseguire un campionamento casuale semplice o un campionamento sistematico per ridurre ulteriormente la dimensione del campione. Nella prossima sezione esploreremo ulteriormente questa possibilità.
Tipi di campionamento a grappolo
I tipi di campionamento a grappolo sono classificati in base al numero di passaggi:
- Campionamento a grappolo a fase singola : viene eseguito un solo campionamento nell’intero processo.
- Campionamento a grappolo in due fasi : vengono eseguiti due campionamenti a grappolo per ottenere il campione.
- Campionamento a grappolo multistadio : quando il campionamento a grappolo richiede più di due fasi per ottenere il campione statistico.
L’esecuzione di più passaggi in un campione di cluster aiuta a ridurre le dimensioni del campione ed è molto utile negli studi di grandi dimensioni. Ad esempio, se vogliamo fare uno studio statistico di un intero paese, possiamo prima fare dei cluster di province del paese e, una volta selezionata una provincia a caso, possiamo fare un altro campionamento dei cluster dividendo la provincia in comuni.
A volte, a seconda delle caratteristiche dei cluster, il campionamento a grappolo può essere combinato con altri tipi di campionamento. Ad esempio, è possibile eseguire prima il campionamento a grappolo, poi il campionamento casuale semplice o il campionamento sistematico .
Vantaggi e svantaggi del campionamento a grappolo
Il campionamento a grappolo presenta i seguenti vantaggi e svantaggi:
vantaggio | Svantaggi |
---|---|
Il campionamento a grappolo riduce le risorse, il tempo e il denaro necessari per la ricerca. | Se i cluster non sono eterogenei si otterranno risultati distorti. |
Questo è molto semplice da fare se i cluster sono geograficamente definiti | Alta probabilità di errore di campionamento. |
Ciò consente di includere nel processo altri tipi di campionamento. | Campioni più rappresentativi possono essere ottenuti utilizzando altri tipi di campionamento. |
Logicamente, l’utilizzo del campionamento a grappolo riduce le risorse necessarie per effettuare il campionamento poiché viene studiato un gruppo più piccolo, quindi sono necessari meno tempo e denaro.
Tuttavia, la precisione ottenuta analizzando statisticamente un cluster è inferiore rispetto a quella ottenuta studiando l’intera popolazione. Inoltre, bisogna fare attenzione a garantire che i cluster siano eterogenei in modo che rappresentino correttamente l’intera popolazione, evitando così risultati inaffidabili.
Un altro vantaggio del campionamento a grappolo è che consente di combinarlo con altri tipi di campionamento ed è anche possibile eseguire due o più campionamenti a grappolo nello stesso campionamento. Come spiegato sopra, il campionamento casuale semplice o il campionamento sistematico possono essere effettuati dopo il campionamento a grappolo.
D’altra parte, un altro svantaggio del campionamento a grappolo è che solitamente si ottengono campioni meno rappresentativi rispetto ad altri tipi di campionamento. Ad esempio, le variazioni sono generalmente molto più ampie rispetto al semplice campionamento casuale.
Quando utilizzare il campionamento a grappolo
È molto utile utilizzare il campionamento a grappolo quando la popolazione che si desidera studiare è molto numerosa o distribuita su un’area geografica molto ampia, perché il campionamento a grappolo consente di ridurre il numero di individui e di aree da studiare.
Va tenuto presente che questo tipo di campionamento probabilistico è opportuno se, per realizzare lo studio, dobbiamo implementare tecniche laboriose come le interviste personali, poiché il numero di interviste da effettuare si riduce notevolmente.
Tuttavia, se i dati vengono raccolti utilizzando altri metodi, ad esempio un modulo online, probabilmente non è una buona idea utilizzare il campionamento a grappolo, perché l’utilizzo di un altro tipo di campionamento potrebbe consentire di raccogliere più informazioni in meno tempo.