Campionamento (statistiche)

Questo articolo spiega cos’è il campionamento statistico. Inoltre, potrai vedere come vengono realizzati i diversi tipi di campioni ed esempi di ciascuno.

Che cos’è il campionamento in statistica?

In statistica, il campionamento è un processo in cui viene selezionato un campione di una popolazione. In altre parole, il campionamento è un metodo mediante il quale un gruppo di individui viene selezionato per effettuare uno studio statistico.

Ad esempio, un modo per campionare è selezionare gli individui in modo casuale. Quindi, se vogliamo studiare la dimensione di una popolazione statistica, possiamo selezionare il campione di studio mediante un semplice campionamento casuale.

Esistono diversi metodi per campionare una popolazione, ciascuno con i suoi vantaggi e svantaggi. Vedremo di seguito quali sono le diverse tipologie di campionamento statistico.

Il campionamento in statistica è molto utile perché consente di studiare solo una parte della popolazione target e poi estrapolare le conclusioni ottenute analizzando il campione all’intera popolazione mediante inferenza statistica. Questo è un grande vantaggio perché riduce tempi e costi di ricerca.

Quadro di campionamento

In statistica, il quadro di campionamento (o quadro di campionamento ) è un elenco di tutti gli elementi di una popolazione che possono essere scelti in un campione. In altre parole, il quadro di campionamento è un elenco di tutti gli elementi dell’universo su cui si intende effettuare uno studio statistico.

Se, ad esempio, si vuole effettuare un’indagine statistica sui cittadini di una città, il quadro di campionamento per questo studio è l’anagrafe di detta città, poiché si tratta di un elenco che contiene tutte le persone che vivono in quella città.

Pertanto, il quadro di campionamento viene utilizzato per ottenere il campione per un’indagine statistica. Se il quadro di campionamento è ben progettato, è molto più semplice campionare per l’analisi statistica.

Tipi di campionamento in statistica

In statistica, i tipi di campionamento sono i seguenti:

• 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.

Ciascun tipo di campionamento statistico 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 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.

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 sulla discrezione del ricercatore nella scelta del campione di studio.

In modo che il responsabile dell’indagine abbia tutto il potere decisionale per selezionare gli elementi del campione. Quindi è importante che tu sia una persona esperta 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 noto anche come campionamento di selezione mirata o campionamento di 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.

Campionamento e visualizzazione

In statistica, un campione è un gruppo di individui selezionati da una popolazione per eseguire un’analisi. Vale a dire che dell’intera popolazione target, in realtà, quando si effettua uno studio statistico, viene analizzata solo una parte della popolazione, detta campione.

Pertanto, la differenza tra campionamento e campione è che il campione fa parte della popolazione studiata. D’altra parte, il campionamento è il metodo con cui viene selezionato il campione dello studio statistico.

Il campionamento è quindi molto importante in statistica perché è la tecnica che permette di passare dalla popolazione target al campione studiato.

Logicamente, il campione selezionato non può essere uno qualunque, ma deve soddisfare determinate condizioni affinché le conclusioni possano poi essere estrapolate all’intera popolazione. Ad esempio, affinché un campione sia rappresentativo, deve avere una dimensione minima che dipende dalle caratteristiche dello studio.