{"id":60,"date":"2023-08-05T22:34:46","date_gmt":"2023-08-05T22:34:46","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/campionamento-discrezionale-o-discrezionale\/"},"modified":"2023-08-05T22:34:46","modified_gmt":"2023-08-05T22:34:46","slug":"campionamento-discrezionale-o-discrezionale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/campionamento-discrezionale-o-discrezionale\/","title":{"rendered":"Campionamento discrezionale o di prova"},"content":{"rendered":"

Questo articolo spiega cos’\u00e8 il campionamento giudicante, chiamato anche campionamento giudicante. Troverai esempi di campionamento giudicante (o sperimentale), quali sono i suoi vantaggi e svantaggi e quando dovrebbe essere utilizzato. <\/p>\n

<\/span> Che cos’\u00e8 il campionamento valutativo o di prova?<\/span><\/h2>\n

Il campionamento giudicante<\/strong> , chiamato anche campionamento del giudizio<\/strong> , \u00e8 un metodo non probabilistico utilizzato per selezionare gli individui che faranno parte del campione per uno studio statistico.<\/p>\n

Nel campionamento giudicante, per selezionare gli elementi del campione vengono utilizzati solo i criteri del ricercatore<\/strong> , che si riferiscono alla sua conoscenza ed esperienza per scegliere gli individui appropriati. <\/p>\n

\n
\"campionamento<\/figure>\n<\/div>\n

Pertanto, nel campionamento discrezionale (o giudizio), i partecipanti allo studio vengono scelti manualmente senza includere il caso nel processo, motivo per cui \u00e8 considerato un tipo di campionamento non probabilistico. Sono i ricercatori che decidono il campione statistico.<\/p>\n

Ovviamente, nel campionamento giudicante \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. In caso contrario si otterranno risultati inaffidabili poich\u00e9 il campione non sar\u00e0 stato selezionato correttamente.<\/p>\n

Il campionamento giudicante o giudicante \u00e8 anche chiamato campionamento critico o campionamento intenzionale. <\/p>\n

<\/span> Esempi di campionamento giudicante vs. giudicante<\/span><\/h2>\n

Dopo aver visto la definizione di campionamento discrezionale o sperimentale, vi lascio alcuni esempi di questo tipo di campionamento in modo che possiate comprenderne meglio il significato.<\/p>\n

    \n
  1. Ad esempio, se una scuola superiore vuole partecipare a un concorso di inglese, chieder\u00e0 al suo insegnante di inglese di selezionare i migliori studenti della materia per rappresentare la scuola superiore. In questo caso, l’insegnante di inglese effettua un campionamento (o giudizio) discrezionale perch\u00e9 fa affidamento sulle sue conoscenze per scegliere i partecipanti.<\/span><\/li>\n
  2. Un altro esempio di campionamento discrezionale \u00e8 quando si tratta di effettuare un’analisi del futuro di una societ\u00e0 in borsa, logicamente verranno intervistati solo gli esperti del mercato azionario e non chiunque, quindi i ricercatori sceglieranno coloro che, a loro avviso, avere una grande conoscenza nel settore.<\/span><\/li>\n
  3. Un ultimo esempio di campionamento sperimentale potrebbe essere quello di condurre uno studio statistico sulla popolazione di un paese. Per non dover selezionare le popolazioni di tutte le regioni, il ricercatore pu\u00f2 selezionare solo alcune regioni in modo che rappresentino gi\u00e0 tutte le caratteristiche del paese. In questo modo si risparmiano risorse economiche e tempo nello svolgimento dello studio.<\/span> <\/li>\n<\/ol>\n

    <\/span> Vantaggi e svantaggi del campionamento giudicante o giudicante<\/span><\/h2>\n

    Il campionamento discrezionale (o di prova) presenta i seguenti vantaggi e svantaggi:<\/p>\n

    \n\n\n\n\n\n\n\n\n
    vantaggio<\/th>\n Svantaggi<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Questo \u00e8 un tipo di campionamento facile da eseguire.<\/td>\n Il ricercatore deve avere molte conoscenze sulla popolazione target.<\/td>\n<\/tr>\n
    Ti consente di studiare direttamente un mercato di riferimento.<\/td>\n Il livello di distorsione nei risultati potrebbe essere elevato.<\/td>\n<\/tr>\n
    Per effettuare il campionamento discrezionale (o discrezionale) \u00e8 necessario poco tempo.<\/td>\n La casualit\u00e0 non esiste in tutti i campionamenti.<\/td>\n<\/tr>\n
    \u00c8 abbastanza economico rispetto ad altri tipi di campionamento.<\/td>\n Pu\u00f2 essere difficile convincere gli altri dei risultati ottenuti.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n

    Il vantaggio principale del campionamento giudicante o di prova \u00e8 che richiede pochissimo tempo, poich\u00e9 non \u00e8 necessario simulare il caso, ma gli elementi del campione possono essere scelti direttamente. Pertanto, il campionamento arbitrario \u00e8 spesso meno costoso di altri tipi di campionamento.<\/p>\n

    Inoltre, il campionamento giudicante semplifica l’individuazione del pubblico, poich\u00e9 puoi scegliere i partecipanti che desideri.<\/p>\n

    Uno svantaggio evidente del campionamento arbitrario o sperimentale \u00e8 che richiede esperti nel campo di studio o, in altre parole, il campionamento non pu\u00f2 essere effettuato da nessuno.<\/p>\n

    Inoltre, \u00e8 probabile che i risultati del campionamento giudicante siano inaffidabili a causa della parzialit\u00e0 della persona che effettua il campionamento, ovvero i risultati ottenuti possono essere facilmente errati a causa della parzialit\u00e0 del ricercatore.<\/p>\n

    Infine, se viene utilizzato un campionamento arbitrario, potrebbe essere difficile convincere gli altri delle conclusioni tratte, perch\u00e9 il campione \u00e8 stato selezionato manualmente e quindi potrebbe non essere rappresentativo. <\/p>\n

    <\/span> Quando utilizzare il campionamento giudicante o giudicante<\/span><\/h2>\n

    Se sei arrivato fin qui, probabilmente sai gi\u00e0 cos’\u00e8 il campionamento giudicante o giudicante. Tuttavia, potresti non essere chiaro quando utilizzare il campionamento giudicante e quando no, quindi spiegheremo le situazioni in cui questo tipo di campionamento \u00e8 ideale.<\/p>\n

    Innanzitutto, per effettuare un campionamento giudicante (o giudizio), una persona esperta deve selezionare il campione per lo studio.<\/strong> Pertanto, se non si dispone di qualcuno con una grande conoscenza del settore, \u00e8 meglio utilizzare un altro tipo di campionamento.<\/p>\n

    Inoltre, il campionamento giudicante o giudicante \u00e8 molto utile quando la dimensione della popolazione target \u00e8 piccola o si tratta di un gruppo molto specifico. In questi casi, l’esperienza del ricercatore pu\u00f2 ridurre significativamente l’errore di campionamento e, quindi, si pu\u00f2 ottenere una maggiore affidabilit\u00e0 dei risultati.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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