Campionamento non probabilistico

Questo articolo spiega cos’è il campionamento non probabilistico e quali sono le sue caratteristiche. Potrai anche vedere i diversi tipi di campionamento non probabilistico esistenti e diversi esempi. Infine, imparerai i vantaggi e gli svantaggi del campionamento non probabilistico.

Cos’è il campionamento non probabilistico?

Il campionamento non probabilistico è un metodo utilizzato per selezionare gli individui che saranno inclusi nel campione per uno studio statistico. In particolare, nel campionamento non probabilistico, gli individui vengono selezionati in base a 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, in cui gli individui vengono scelti in modo casuale.

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.

Sebbene il modo di scegliere il campione vari leggermente a seconda del tipo di campionamento non probabilistico, tutti si basano sui criteri dei ricercatori per effettuare la selezione.

Infine, ricordiamo solo che nel mondo della probabilità e della statistica, il campionamento non probabilistico è anche chiamato campionamento non casuale.

Tipi di campioni non probabilistici

I tipi di campioni non probabilistici sono:

• Campionamento mirato : consiste nel selezionare gli individui basandosi esclusivamente sui criteri del ricercatore.
• Campionamento conveniente : gli articoli 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 quindi reclutano ulteriori soggetti per lo studio.

Considerando la breve definizione di ciascun tipo di campionamento non probabilistico, ciascun tipo viene spiegato più dettagliatamente di seguito.

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 il carattere degli individui utilizzati per dividere la popolazione in gruppi viene deciso 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.

Come eseguire il campionamento non probabilistico

I passaggi per eseguire il campionamento non probabilistico sono i seguenti:

1. Definire la popolazione target.
2. Definire le caratteristiche del campione e la dimensione del campione desiderata.
3. Scegliere il tipo appropriato di campionamento non probabilistico.
4. Selezionare gli individui nel campione in base al metodo di campionamento scelto nel passaggio precedente.
5. Analizzare gli elementi del campione ottenuto.

Ovviamente, il passo più importante nell’effettuare un campionamento non probabilistico è scegliere il metodo di campionamento appropriato, ciò consente di adattarlo alla popolazione target e può far risparmiare tempo e risorse utilizzate.

Ma per identificare quale metodo è appropriato per ciascun caso, è necessario conoscerne i vantaggi e gli svantaggi, motivo per cui consigliamo di leggere gli articoli collegati sopra nella spiegazione di ciascun tipo di campionamento non probabilistico.

Esempi di campionamento non probabilistico

Per comprendere meglio il significato del campionamento non probabilistico, puoi vedere diversi esempi di come viene eseguito di seguito.

1. Ad esempio, il campionamento finalizzato non probabilistico può essere ottenuto conducendo uno studio statistico sulla popolazione di un paese in cui viene utilizzata la conoscenza degli esperti per selezionare le regioni che parteciperanno allo studio.
2. Un altro esempio molto tipico di campionamento di convenienza non probabilistico è quello in cui un’azienda conduce sondaggi tra le persone in un centro commerciale o direttamente per strada. In questo caso, l’azienda utilizza il criterio della facilità di accesso per scegliere i partecipanti allo studio, poiché si reca semplicemente in un luogo affollato e intervista le persone.
3. Infine, quando si vogliono analizzare statisticamente i membri di una setta segreta, può essere piuttosto complicato trovare molti soggetti, ma si può iniziare studiando un piccolo numero di individui e facendo loro presentare altre persone del gruppo da analizzare. Questo sarebbe un esempio di campionamento a valanga non probabilistico.

Campionamento non probabilistico e campionamento probabilistico

La differenza principale tra campionamento non probabilistico e campionamento probabilistico è il modo in cui viene scelto il campione di studio. Nel campionamento non probabilistico vengono selezionati in base ai criteri dei ricercatori, mentre nel campionamento probabilistico vengono scelti in modo casuale.

Pertanto gli elementi di una popolazione hanno la stessa probabilità di essere selezionati nel campionamento probabilistico, a differenza del campionamento non probabilistico in cui non tutti hanno la stessa opportunità.

Un’altra particolarità tra questi due tipi di campionamento risiede nella generalizzazione delle conclusioni ottenute. Un campione non probabilistico normalmente non ha una rappresentatività sufficiente poiché i soggetti vengono scelti soggettivamente e, quindi, le conclusioni tratte possono essere applicate solo agli individui studiati. Tuttavia, un campione probabilistico è generalmente rappresentativo e pertanto i risultati ottenuti possono essere generalizzati all’intera popolazione.

Vantaggi e svantaggi del campionamento non probabilistico

I vantaggi e gli svantaggi del campionamento non probabilistico sono:

Il vantaggio principale del campionamento non probabilistico è che richiede poco tempo poiché non è necessario simulare il caso e quindi il campione viene selezionato rapidamente. Ciò implica che è necessario investire poche risorse per effettuare il campionamento non probabilistico, rendendolo economicamente più redditizio rispetto al campionamento probabilistico.

Il campionamento non probabilistico, essendo effettuato in tempi molto brevi, consente di effettuare una prima indagine di carattere qualitativo o esplorativo, per poi approfondire i risultati ottenuti effettuando un campionamento probabilistico.

D’altra parte, lo svantaggio principale del campionamento non probabilistico è che la persona responsabile dell’analisi statistica deve essere un esperto nel campo di studio, poiché da esso dipende in gran parte il successo o il fallimento della ricerca.

Inoltre, i campioni ottenuti generalmente non sono rappresentativi, non si può fare alcuna generalizzazione, ma i risultati ottenuti si applicano solo agli individui studiati.