In questo articolo spieghiamo cos\u2019\u00e8 il campionamento finalizzato. Ti mostriamo anche diversi esempi di campionamento intenzionale e i diversi sottotipi di campionamento intenzionale esistenti. <\/p>\n
Il campionamento mirato<\/strong> \u00e8 un metodo per selezionare gli individui che faranno parte del campione per uno studio statistico. La caratteristica principale del campionamento intenzionale \u00e8 che si basa esclusivamente sui criteri del ricercatore nella scelta del campione da studiare.<\/p>\n Pertanto, il campionamento intenzionale \u00e8 un tipo di campionamento non probabilistico, poich\u00e9 non \u00e8 casuale. Il responsabile dell’indagine \u00e8 colui che decide chi sar\u00e0 incluso nel campione statistico e chi no.<\/p>\n Logicamente, nel campionamento mirato, \u00e8 molto importante che la persona responsabile della selezione del campione sia un esperto nel campo di studio, al fine di ottenere un campione rappresentativo. Ci\u00f2 presenta vantaggi e svantaggi, come vedremo di seguito.<\/p>\n Il campionamento intenzionale \u00e8 anche chiamato campionamento intenzionale, giudicante, critico o intenzionale. <\/p>\n Una volta conosciuta la definizione di campionamento intenzionale, vedremo un esempio di questo tipo di campionamento per completare la comprensione del concetto.<\/p>\n Un esempio di campionamento mirato sarebbe uno studio statistico della popolazione di un paese in cui la conoscenza di una persona viene utilizzata per selezionare quali regioni parteciperanno allo studio.<\/p>\n In questo modo l’esperto avr\u00e0 la responsabilit\u00e0 di scegliere le parti della popolazione da includere nel campione e che rappresentano quindi le caratteristiche della popolazione importanti per effettuare l’analisi statistica.<\/p>\n Il campionamento mirato pu\u00f2 essere classificato in diversi tipi a seconda del suo obiettivo e del modo in cui viene effettuato. I diversi tipi di campionamento mirato sono spiegati di seguito.<\/p>\n Il campionamento mirato \u00e8 considerato un caso tipico<\/strong> in cui gli elementi scelti come campione sono i pi\u00f9 “comuni” o la “media” della popolazione.<\/p>\n Ad esempio, se si desidera studiare l\u2019impatto di determinate misure scolastiche sullo studente medio, per l\u2019analisi statistica verranno scelti gli studenti con voti normali, non gli studenti che vengono bocciati molto o ottengono voti molto buoni.<\/p>\n Questo \u00e8 il caso opposto del precedente. Nell’ambito del campionamento mirato di casi estremi,<\/strong> vengono scelti individui \u201crari\u201d o \u201cinsoliti\u201d per condurre lo studio.<\/p>\n Seguendo l\u2019esempio precedente, \u00e8 anche possibile analizzare le ragioni per cui alcuni studenti falliscono negli studi. In questo caso, per condurre l\u2019indagine verrebbero scelti solo gli studenti con voti inferiori alla media.<\/p>\n Il caso critico intenzionale concentra il campionamento<\/strong> sullo studio di casi molto specifici, drammatici o molto insoliti. Non \u00e8 come quello dei casi critici che studia i casi meno frequenti nel campione, ma analizza casi totalmente atipici.<\/p>\n Utilizzando lo stesso esempio di prima, in un campionamento intenzionale di casi critici, verrebbero studiati solo gli studenti che riescono a ottenere il voto pi\u00f9 alto in tutte le materie.<\/p>\n Campionamento omogeneo finalizzato<\/strong> Analizza un sottogruppo in cui tutti i membri hanno propriet\u00e0 simili.<\/p>\n Un esempio di campionamento omogeneo intenzionale potrebbe essere quello di studiare solo le persone che lavorano nella pubblica amministrazione di un paese. In questo caso tutte le persone del campione avrebbero una caratteristica comune, ovvero lavorare per la stessa organizzazione.<\/p>\n Nel campionamento intenzionale eterogeneo<\/strong> , chiamato anche variazione massima<\/strong> , vengono selezionati individui molto diversi per formare il campione, in questo modo si ottiene un campione pi\u00f9 ampio con pi\u00f9 informazioni. In altre parole, questo tipo di campionamento \u00e8 l\u2019opposto del campionamento omogeneo finalizzato.<\/p>\n Utilizzando lo stesso esempio di cui sopra, avremmo potuto effettuare un campionamento mirato eterogeneo, scegliendo persone che lavorano in tutti i settori.<\/p>\n Nel campionamento mirato di esperti,<\/strong> solo gli esperti nel campo di studio vengono inclusi nel campione.<\/p>\n Si pu\u00f2, ad esempio, interrogare i principali scienziati sul cambiamento climatico per chiedere loro quale sia l\u2019effetto di una misura ambientale che il governo intende adottare e, sulla base dei dati raccolti, analizzare statisticamente le risposte. <\/p>\n Il campionamento mirato presenta i seguenti vantaggi e svantaggi:<\/p>\n Un grande vantaggio del campionamento finalizzato \u00e8 che, se \u00e8 stato scelto un campione con determinate caratteristiche, \u00e8 facile fare generalizzazioni su una popolazione con quelle stesse caratteristiche.<\/p>\n Ma il vantaggio principale del campionamento mirato \u00e8 che richiede molto meno tempo, perch\u00e9 non \u00e8 necessario simulare il caso, ma gli elementi del campione possono essere scelti direttamente. Pertanto, il campionamento mirato \u00e8 spesso meno costoso di altri tipi di campionamento.<\/p>\n Uno svantaggio evidente del campionamento mirato \u00e8 che richiede un esperto nel campo di studio o, in altre parole, il campionamento non pu\u00f2 essere effettuato da chiunque.<\/p>\n Allo stesso modo, il campionamento intenzionale pu\u00f2 produrre risultati inaffidabili a causa dei pregiudizi della persona che esegue il campionamento, ovvero i risultati ottenuti possono facilmente essere errati a causa dei pregiudizi dei ricercatori.<\/p>\n Infine, se si utilizza un campionamento mirato, potrebbe essere difficile convincere gli altri delle conclusioni ottenute, perch\u00e9 il campione \u00e8 stato selezionato manualmente e quindi potrebbe non essere rappresentativo. <\/p>\n I termini campionamento finalizzato e campionamento di convenienza sono talvolta usati come sinonimi. \u00c8 importante per\u00f2 sapere che questi due concetti non significano la stessa cosa, bens\u00ec due tipologie diverse di campionamento.<\/p>\n La differenza tra campionamento intenzionale e campionamento di convenienza<\/strong> \u00e8 che nel campionamento intenzionale si sceglie il campione desiderato e ogni individuo viene selezionato consapevolmente. Tuttavia, nel campionamento di convenienza, gli individui del campione sono quelli che richiedono il minimo sforzo possibile per far parte del campione. .<\/p>\n Ad esempio, gli individui in un campione di convenienza potrebbero essere le persone geograficamente pi\u00f9 vicine al sito in cui viene condotto lo studio statistico.<\/p>\n In conclusione, il campionamento intenzionale e il campionamento di convenienza sono due tipi di campionamento non probabilistico perch\u00e9 gli individui del campione non vengono scelti a caso, ma sono pur sempre due tipi di campionamento diversi poich\u00e9 i campioni vengono selezionati in base a criteri diversi.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In questo articolo spieghiamo cos\u2019\u00e8 il campionamento finalizzato. Ti mostriamo anche diversi esempi di campionamento intenzionale e i diversi sottotipi di campionamento intenzionale esistenti. Cos\u2019\u00e8 il campionamento mirato? 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<\/span> Tipi di campionamento mirato<\/span><\/h2>\n
Campionamento mirato di casi tipici<\/h3>\n
Campionamento mirato di casi estremi<\/h3>\n
Campionamento mirato di casi critici<\/h3>\n
Campionamento finalizzato omogeneo<\/h3>\n
Campionamento finalizzato eterogeneo<\/h3>\n
Campionamento mirato di esperti<\/h3>\n
<\/span> Vantaggi e svantaggi del campionamento mirato<\/span><\/h2>\n
\n\n
\n \n vantaggio<\/th>\n Svantaggi<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n \n Nel campionamento intenzionale \u00e8 pi\u00f9 facile fare generalizzazioni che in altri tipi di campionamento.<\/td>\n Il ricercatore deve avere una conoscenza approfondita nell’area di studio.<\/td>\n<\/tr>\n \n Ci\u00f2 richiede meno tempo per il campionamento.<\/td>\n Il campionamento mirato tende ad essere distorto dai ricercatori.<\/td>\n<\/tr>\n \n Ti consente di studiare direttamente un mercato di riferimento.<\/td>\n La casualit\u00e0 non esiste in tutti i campionamenti.<\/td>\n<\/tr>\n \n Il campionamento mirato \u00e8 generalmente poco costoso.<\/td>\n Pu\u00f2 essere difficile convincere gli altri dei risultati ottenuti.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n <\/span> Campionamento finalizzato e campionamento di convenienza<\/span><\/h2>\n