Metodi di campionamento

Questo articolo spiega quali sono i metodi di campionamento. Scoprirai quindi quali sono i diversi tipi di metodi di campionamento e quale metodo di campionamento dovresti utilizzare a seconda dello stato del tuo studio statistico.

Cos’è un metodo di campionamento?

In statistica, un metodo di campionamento è un processo mediante il quale un campione viene selezionato da una popolazione. In altre parole, un metodo di campionamento consiste nella scelta del gruppo di individui che parteciperanno ad uno studio statistico.

Ad esempio, un metodo di campionamento prevede la selezione casuale degli individui. Pertanto, se si desidera studiare la dimensione di una popolazione statistica, è possibile scegliere il campione di studio utilizzando un metodo di campionamento casuale.

Esistono diversi metodi di campionamento, ciascuno con i suoi vantaggi e svantaggi. Di seguito vedremo quali sono le diverse tipologie di metodi di campionamento statistico.

Quali sono le modalità di campionamento?

In statistica i metodi di campionamento sono:

• Metodo di campionamento probabilistico:
  • Metodo di campionamento casuale semplice
  • Metodo di campionamento sistematico
  • Metodo di campionamento stratificato
  • Metodo di campionamento a grappolo
• Metodo di campionamento non probabilistico:
  • metodo di campionamento mirato
  • Metodo di campionamento di convenienza
  • Metodo del campionamento consecutivo
  • Metodo del campionamento per quote
  • Metodo di campionamento a palla di neve

Di seguito spieghiamo come viene eseguito ciascun metodo di campionamento.

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.

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.

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.

campionamento di convenienza

Nel campionamento di convenienza, i ricercatori scelgono campioni di soggetti in base a criteri di facilità di accesso agli individui, senza includere il caso nel processo.

In altre parole, in questo tipo di campionamento non probabilistico per selezionare 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.

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 studia diversi campioni della stessa popolazione statistica e infine trae conclusioni con le 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 seleziona i primi partecipanti e poi recluta altri individui per lo studio.

Questa caratteristica del campionamento a valanga significa che la dimensione del campione diventa sempre più grande man mano che i partecipanti reclutano più persone per lo studio (effetto valanga).

Quale metodo di campionamento dovrei usare?

Il metodo di campionamento scelto per selezionare gli individui da includere nel campione può avere un impatto significativo sui risultati dell’indagine, quindi è importante dedicare tempo e attenzione alla scelta del metodo di campionamento. Di seguito vedremo alcuni passaggi che possono aiutarvi a selezionare il metodo di campionamento appropriato:

1. Definire l’obiettivo della ricerca: è essenziale che tu abbia ben chiaro cosa vuoi ottenere eseguendo lo studio statistico e quindi selezionare il metodo di campionamento appropriato.
2. Definire la popolazione target: è necessario anche sapere quale gruppo è necessario analizzare per raggiungere l’obiettivo definito nel passaggio precedente.
3. Valuta le risorse disponibili: a seconda delle risorse di cui disponi, alcuni metodi di campionamento non possono essere applicati. Pertanto, prima di scegliere il metodo di campionamento, è necessario analizzare il budget a disposizione, quanto tempo si desidera dedicare al campionamento, come si analizzerà ciascun individuo nel campione, ecc.
4. Determina tutti i possibili metodi di campionamento: utilizzando tutte le informazioni raccolte nei passaggi precedenti, fai un elenco di tutti i metodi di campionamento che potresti utilizzare per condurre il sondaggio.
5. Seleziona il metodo di campionamento appropriato: infine, dall’elenco preparato nel passaggio precedente, devi scegliere il metodo di campionamento che meglio si adatta alla tua ricerca e alle tue risorse.