Tipi di campionamento
Questo articolo spiega tutti i tipi di campionamento e le caratteristiche di ciascun tipo. Inoltre, sarai in grado di vedere un esempio di ciascun tipo di campionamento.
Ma prima di vedere cosa esistono tutti i tipi di campionamento, dobbiamo logicamente sapere cos’è il campionamento. Ecco perché prima di proseguire ti consiglio di andare a questo articolo collegato, così da comprendere meglio ogni tipologia di campionamento.
Quali sono tutti i tipi di campionamento?
Le tipologie di campionamento sono:
- Campionamento probabilistico : campionamento in cui il campione viene selezionato in modo casuale.
- Campionamento casuale semplice : il campione viene scelto semplicemente in modo casuale.
- Campionamento sistematico : un primo individuo viene scelto in modo casuale e il resto degli elementi del campione vengono selezionati secondo un intervallo fisso.
- Campionamento stratificato : per costituire il campione, la popolazione target viene divisa in strati (gruppi) quindi gli individui vengono scelti in modo casuale da ciascuno strato.
- Campionamento a grappolo : il campione è costituito da cluster (gruppi naturali) selezionati in modo casuale.
- Campionamento non probabilistico : campionamento in cui i ricercatori selezionano il campione secondo i loro criteri, senza includere il caso nel processo.
- Campionamento mirato : gli individui vengono scelti dal campione esclusivamente sulla base del giudizio del ricercatore.
- Campionamento per comodità : i membri del campione vengono scelti in base alla loro facilità di accesso.
- Campionamento consecutivo : viene selezionato, studiato un primo campione iniziale, quindi viene selezionato un altro campione. E diversi campioni vengono studiati fino a quando non si ottengono le conclusioni dello studio.
- Campionamento per quote : vengono formati i primi gruppi e poi viene scelta una quota da ciascun gruppo per formare il campione di ricerca.
- Campionamento a valanga : i ricercatori selezionano i primi individui nel campione e poi reclutano altri soggetti per lo studio.
Pertanto, il campionamento è classificato in due grandi tipologie: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.
Allo stesso modo, esistono diversi tipi di campionamento probabilistico: campionamento casuale semplice, campionamento sistematico, campionamento stratificato e campionamento a grappolo.
D’altra parte, i tipi di campionamento non probabilistico sono raggruppati in: campionamento intenzionale, campionamento di convenienza, campionamento consecutivo, campionamento per quote e campionamento a valanga.
Ogni tipo specifico di campionamento è spiegato in dettaglio di seguito.
campionamento probabilistico
La tecnica del campionamento probabilistico consiste nel selezionare gli elementi del campione in modo casuale, cioè hanno tutti la stessa probabilità di essere scelti.
Questa è una condizione essenziale affinché il campionamento possa essere considerato probabilistico, tutti gli elementi della popolazione statistica devono essere selezionabili e, inoltre, devono avere la stessa possibilità di essere selezionati.
Come abbiamo appena visto, i diversi tipi di metodi di campionamento probabilistico sono il campionamento casuale semplice, il campionamento sistematico, il campionamento stratificato e il campionamento a grappolo.
campionamento casuale semplice
Il campionamento casuale semplice attribuisce a ciascun elemento della popolazione statistica la stessa probabilità di essere incluso nel campione studiato. Gli individui del campione vengono quindi selezionati semplicemente in modo casuale, senza utilizzare altri criteri.
Per simulare in modo casuale esistono diversi metodi, ma attualmente di solito viene fatto utilizzando programmi per computer come Excel, poiché fanno risparmiare molto tempo.
campionamento sistematico
Nel campionamento sistematico, un elemento della popolazione viene prima selezionato in modo casuale e poi il resto degli elementi del campione vengono selezionati utilizzando un intervallo fisso.
Quindi, nel campionamento sistematico, una volta selezionato casualmente il primo individuo dal campione, dobbiamo contare tanti numeri quanto l’intervallo desiderato per selezionare l’individuo successivo dal campione. E ripetiamo successivamente la stessa procedura finché non avremo nel campione tanti individui quanto la dimensione del campione che desideriamo ottenere.
campionamento stratificato
Nella tecnica di campionamento stratificato , la popolazione viene prima divisa in strati (gruppi), quindi alcuni individui vengono selezionati casualmente da ciascuno strato per formare l’intero campione di studio. Ci sarà quindi almeno un membro per ogni strato nel campione.
Gli strati devono essere gruppi omogenei, cioè gli individui di uno strato hanno caratteristiche proprie che li differenziano dagli altri strati. Un individuo può quindi appartenere solo ad uno strato.
campionamento a grappolo
Il campionamento a grappolo e il campionamento stratificato possono essere confusi perché sono molto simili, ma se guardi da vicino, sono due diversi tipi di campionamento probabilistico.
Il campionamento a grappolo sfrutta il fatto che esistono già cluster naturali (gruppi) nella popolazione per studiare solo alcuni cluster anziché tutti gli individui della popolazione.
A differenza del campionamento stratificato, in questo metodo nessun individuo in particolare dovrebbe essere selezionato dai cluster, ma una volta scelti i gruppi da studiare, tutti i loro membri dovrebbero essere analizzati.
Il campionamento a grappolo è anche chiamato campionamento a grappolo, campionamento a grappolo o campionamento ad area.
Campionamento non probabilistico
Nel campionamento non probabilistico gli individui vengono selezionati in base ai criteri soggettivi dei ricercatori. Pertanto, nel campionamento non probabilistico, non tutti gli elementi della popolazione hanno la stessa probabilità di essere scelti per il campione, poiché la selezione non è casuale. Questa caratteristica distingue il campionamento non probabilistico dal campionamento probabilistico.
Logicamente, nel campionamento non probabilistico, la persona responsabile della ricerca è molto importante, perché è lui che decide chi sarà incluso nel campione. Ecco perché è fondamentale che il ricercatore abbia grande conoscenza ed esperienza nel campo di studio, per poter ottenere risultati attendibili.
Come spiegato sopra, i diversi tipi di tecniche di campionamento non probabilistico sono il campionamento finalizzato, il campionamento di convenienza, il campionamento consecutivo, il campionamento per quote e il campionamento a valanga.
campionamento mirato
Il campionamento mirato si basa esclusivamente sul giudizio del ricercatore nella scelta del campione di studio.
Pertanto, il responsabile della ricerca ha tutto il potere decisionale per selezionare gli elementi del campione. È quindi importante che tu sia un esperto nel campo di studio.
Il campionamento intenzionale è anche chiamato campionamento giudicante, campionamento giudicante, campionamento critico, campionamento intenzionale o campionamento di opinione.
campionamento di convenienza
Nel campionamento di convenienza, i ricercatori scelgono i soggetti campione in base a criteri di facilità di accesso agli individui, senza includere il caso nel processo.
Cioè, in questo tipo di campionamento non probabilistico per scegliere individui dalla popolazione, vengono valutati aspetti come la disponibilità, la vicinanza o il costo della loro selezione. Spesso vengono accettati anche volontari per agevolare ulteriormente il campionamento.
Il campionamento di convenienza è anche chiamato campionamento finalizzato o campionamento opportunità.
campionamento consecutivo
Nel campionamento consecutivo, viene prima scelto, studiato un campione iniziale e, dopo aver ottenuto i risultati del campione iniziale, viene studiato un altro campione. E il processo viene ripetuto consecutivamente fino ad ottenere le conclusioni finali dell’intero studio.
Pertanto, il campionamento consecutivo non si concentra su un singolo campione, ma piuttosto studia diversi campioni della stessa popolazione statistica e trae infine conclusioni dalle informazioni ottenute da tutti i gruppi.
Campionamento delle quote
Nel campionamento per quote, vengono prima stabiliti gruppi (o strati) di individui che condividono almeno una caratteristica, quindi viene selezionata una quota da ciascun gruppo, formando così il campione di studio.
Anche le caratteristiche degli individui utilizzati per dividere la popolazione in gruppi vengono decise dal ricercatore, pertanto, la persona responsabile della conduzione della ricerca ha una grande influenza sui risultati ottenuti.
Campionamento a palle di neve
Nel campionamento a valanga, il ricercatore sceglie i primi partecipanti e poi recluta altri individui per lo studio.
Questa caratteristica del campionamento a valanga si traduce in un aumento crescente della dimensione del campione man mano che i partecipanti reclutano più persone per lo studio (effetto valanga).
Il campionamento a valanga è noto anche come campionamento a catena o campionamento di riferimento a catena.
Altri tipi di campionamento
Sebbene la classificazione usuale delle tipologie di campionamento sia quella appena vista sopra, i metodi di campionamento vengono talvolta suddivisi anche in campionamento quantitativo e campionamento qualitativo.
Come suggerisce il nome, la differenza tra questi due gruppi di campionamento è lo scopo di ciascuno:
- Campionamento quantitativo : campionamento che raccoglie informazioni in modo quantitativo. In questo caso vengono poste domande chiuse agli individui del campione per quantificare le risposte e studiarle statisticamente.
- Campionamento qualitativo : campionamento utilizzato quando la ricerca è di natura qualitativa. Normalmente non è necessario fare statistiche sui risultati per trarre conclusioni. Interviste aperte o focus group sono due esempi di questo tipo di campionamento.
Va infine segnalato che esiste anche il campionamento multistadio (o campionamento a fasi), che prevede la combinazione di diverse tipologie di campionamento e l’effettuazione di più fasi di campionamento. In altre parole, nel campionamento multistadio, si parte dalla popolazione ed si effettua un primo campionamento per selezionare il campione iniziale. Successivamente, sulla base del campione iniziale, viene effettuato un ulteriore campionamento per ridurre il numero di individui presenti nel campione. Inoltre vengono eseguite ulteriori fasi di campionamento fino al raggiungimento della dimensione del campione desiderata. Questo tipo di campionamento è molto utile per campionare aree geografiche estese.