Tecniche di campionamento

In questo articolo spieghiamo cosa sono le tecniche di campionamento e a cosa servono in statistica. Inoltre, sarai in grado di vedere quali sono le diverse tecniche di campionamento e quali sono i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna.

Cos’è una tecnica di campionamento?

Una tecnica di campionamento è una procedura mediante la quale il campione viene selezionato da una popolazione statistica. In altre parole, le tecniche di campionamento vengono utilizzate per scegliere il gruppo di individui che formeranno il campione per uno studio statistico .

Ad esempio, una tecnica di campionamento prevede la scelta del campione in modo casuale. Quindi, se vogliamo condurre un sondaggio per prevedere i risultati di un’elezione, possiamo selezionare in modo casuale le persone che parteciperanno alla ricerca.

Esistono diversi tipi di tecniche di campionamento. È quindi necessario utilizzare la tecnica di campionamento appropriata per ciascun caso; La selezione casuale degli elementi del campione non è sempre l’opzione migliore, ma dipende dalle caratteristiche dell’analisi statistica che si desidera eseguire. Di seguito vedremo quali sono tutte le tecniche di campionamento.

In statistica le tecniche di campionamento sono molto importanti perché permettono di studiare un campione piuttosto che l’intera popolazione. Se dovessimo analizzare tutti gli elementi della popolazione, gli studi statistici sarebbero spesso troppo dispendiosi in termini di tempo e denaro e potrebbero addirittura diventare impossibili da realizzare. Pertanto, esaminare solo una parte della popolazione facilita lo svolgimento di ricerche statistiche, e ciò può essere fatto attraverso tecniche di campionamento.

Quali sono i tipi di tecniche di campionamento?

I diversi tipi di tecniche di campionamento sono:

• Tecnica del campionamento probabilistico:
  • Tecnica di campionamento casuale semplice
  • Tecnica di campionamento sistematico
  • Tecnica di campionamento stratificato
  • Tecnica di campionamento a grappolo
• Tecnica di campionamento non probabilistico:
  • Tecnica di campionamento mirato
  • Tecnica pratica di campionamento
  • Tecnica del campionamento consecutivo
  • Quota di campionamento tecnico
  • Tecnica di campionamento a palla di neve

Di seguito puoi vedere cos’è ciascuna tecnica di campionamento e quali sono i suoi vantaggi e svantaggi.

campionamento probabilistico

La tecnica del campionamento probabilistico consiste nel selezionare gli elementi del campione in modo casuale, cioè ognuno ha la stessa probabilità di essere scelto.

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

La tecnica del 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 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.

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.

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 gli 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 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 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).