Campionamento probabilistico

In questo articolo spieghiamo cos’è il campionamento probabilistico, i diversi tipi di campionamento probabilistico esistenti e come vengono eseguiti. Inoltre, troverai diversi esempi di campionamento probabilistico. Infine, ti mostriamo qual è la differenza tra campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico e quali sono i vantaggi e gli svantaggi del campionamento probabilistico.

Cos’è il campionamento probabilistico?

Il campionamento probabilistico è un metodo utilizzato per selezionare gli individui che saranno inclusi nel campione per uno studio statistico. La caratteristica principale del campionamento probabilistico è che gli individui vengono selezionati in modo casuale, cioè tutti hanno 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.

Il campionamento probabilistico viene utilizzato per ridurre il numero di persone che partecipano a uno studio statistico. Normalmente, quando si vuole analizzare statisticamente una popolazione, questa è molto ampia ed è quindi impossibile intervistare ogni persona. Ecco perché il campionamento probabilistico permette di interrogare solo un campione e poi estrapolare i risultati ottenuti all’intera popolazione.

Anche se torneremo più in dettaglio su tutte le caratteristiche del campionamento probabilistico, questo tipo di campionamento è generalmente il migliore per ottenere un campione rappresentativo della popolazione, perché la casualità è presente durante tutto il processo.

Tipi di campioni probabilistici

I tipi di campionamento probabilistico sono:

• Campionamento casuale semplice : il campione viene semplicemente selezionato 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 : la popolazione target viene divisa in strati (gruppi) e poi gli individui vengono scelti a caso da ciascuno strato.
• Campionamento a grappolo : questo metodo di campionamento sfrutta il fatto che la popolazione è divisa in cluster (gruppi), in modo che il campione sia composto da cluster selezionati casualmente.

Successivamente, hai spiegato ogni tipo di campionamento probabilistico in modo più dettagliato.

campionamento casuale semplice

Il campionamento casuale semplice attribuisce a ciascun elemento della popolazione statistica la stessa probabilità di essere incluso nel campione studiato. Pertanto, gli individui del campione vengono semplicemente selezionati 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 estrarre 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 metodi di campionamento probabilistico.

Il campionamento a grappolo sfrutta il fatto che esistono già cluster naturali (gruppi) nella popolazione per studiare solo pochi cluster anziché tutti gli individui della popolazione.

A differenza del campionamento stratificato, in questo metodo non è necessario selezionare un particolare individuo dai cluster, ma una volta scelti i gruppi da studiare, è necessario analizzarne tutti i membri.

Il campionamento a grappolo è anche chiamato campionamento a grappolo, campionamento a grappolo o campionamento ad area.

Come eseguire il campionamento probabilistico

I passaggi per eseguire il campionamento 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 probabilistico.
4. Selezionare gli individui nel campione in base al metodo di campionamento scelto nel passaggio precedente.
5. Analizzare gli elementi del campione ottenuto.

Il passo più importante nell’esecuzione del campionamento probabilistico è scegliere la tecnica di probabilità appropriata, questo aiuta ad adattarsi alla popolazione target e può far risparmiare tempo e risorse utilizzate.

Logicamente, per identificare quale metodo è appropriato per ogni caso, è necessario sapere quali sono i suoi vantaggi e svantaggi, quindi ti consigliamo di leggere gli articoli linkati sopra nella spiegazione di ciascun tipo di campionamento probabilistico.

Esempi di campioni probabilistici

Considerando la definizione di campionamento probabilistico e la spiegazione di ciascuna tipologia, vedremo un esempio di come potrebbe essere selezionato il campione di uno studio ma utilizzando diverse tecniche di campionamento probabilistico.

• Se ad esempio vogliamo fare un’analisi statistica sui dipendenti di una multinazionale, ovviamente non possiamo fare la ricerca con tutti i suoi lavoratori, ma dobbiamo selezionare un campione e poi estrapolare i risultati ottenuti all’intera azienda. popolazione. Per fare ciò, potremmo scegliere i partecipanti in modo completamente casuale utilizzando un semplice campionamento casuale.
• Un altro modo per selezionare casualmente i partecipanti allo studio è applicare un campionamento sistematico. Per questo abbiamo bisogno di un elenco con tutti i dipendenti, quindi ne selezioniamo uno a caso e poi contiamo un intervallo fisso nell’elenco per scegliere il resto delle persone che verranno intervistate.
• Il campione può essere scelto anche mediante campionamento stratificato. Per fare ciò, la popolazione deve essere divisa in gruppi, ad esempio i dipendenti possono essere classificati in strati in base alla loro età. Dopo la classificazione, selezioniamo casualmente gli individui di ciascun gruppo.
• Infine, per scegliere il campione con il metodo del cluster sampling, possiamo sfruttare il fatto che l’azienda ha lavoratori in paesi diversi per formare dei cluster (gruppi), in modo che ogni dipendente appartenga al gruppo del paese in cui lavora. Non resta quindi che selezionare casualmente i cluster che parteciperanno alla ricerca.

Differenza tra campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico

La principale differenza tra campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico è il metodo di selezione del campione. Nel campionamento probabilistico tutti gli individui hanno la stessa probabilità di essere selezionati, mentre nel campionamento non probabilistico gli individui non hanno la stessa possibilità di essere selezionati.

Nel campionamento non probabilistico, le scelte degli elementi del campione non sono ugualmente probabili perché generalmente vengono effettuate dai ricercatori, a differenza del campionamento probabilistico in cui gli individui vengono selezionati in modo casuale.

Un’altra caratteristica diversa tra questi due tipi di campionamento risiede nella generalizzazione delle conclusioni ottenute. Nel campionamento probabilistico i campioni sono generalmente rappresentativi e pertanto i risultati ottenuti possono essere generalizzati all’intera popolazione. Al contrario, il campione di un campionamento non probabilistico normalmente non ha una rappresentatività sufficiente, per cui le conclusioni tratte possono essere applicate solo agli individui studiati.

Vantaggi e svantaggi del campionamento probabilistico

I vantaggi e gli svantaggi del campionamento probabilistico sono:

Il vantaggio principale del campionamento probabilistico è che è molto conveniente, il che significa che di solito è conveniente applicare questa tecnica di campionamento.

Inoltre, il metodo di campionamento probabilistico non richiede che il ricercatore abbia conoscenza ed esperienza sul campo, poiché la selezione degli elementi del campione viene effettuata in modo casuale. Questa caratteristica rende il campionamento probabilistico molto più semplice rispetto al campionamento non probabilistico.

Tuttavia, i risultati ottenuti possono talvolta essere imprecisi, soprattutto nel caso di campioni di piccole dimensioni. Ecco perché è importante scegliere la dimensione del campione adeguata.

Un altro svantaggio della tecnica di campionamento probabilistico è che per simulare il caso è necessario un elenco di tutti gli individui della popolazione.