Questo articolo spiega tutti i tipi di campionamento e le caratteristiche di ciascun tipo. Inoltre, sarai in grado di vedere un esempio di ciascun tipo di campionamento.<\/p>\n
Ma prima di vedere cosa esistono tutti i tipi di campionamento, dobbiamo logicamente sapere cos’\u00e8 il campionamento. Ecco perch\u00e9 prima di proseguire ti consiglio di andare a questo articolo collegato, cos\u00ec da comprendere meglio ogni tipologia di campionamento. <\/p>\n
Le tipologie di campionamento sono:<\/p>\n
Pertanto, il campionamento \u00e8 classificato in due grandi tipologie: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.<\/p>\n
Allo stesso modo, esistono diversi tipi di campionamento probabilistico: campionamento casuale semplice, campionamento sistematico, campionamento stratificato e campionamento a grappolo.<\/p>\n
D’altra parte, i tipi di campionamento non probabilistico sono raggruppati in: campionamento intenzionale, campionamento di convenienza, campionamento consecutivo, campionamento per quote e campionamento a valanga.<\/p>\n
Ogni tipo specifico di campionamento \u00e8 spiegato in dettaglio di seguito.<\/p>\n
La tecnica del campionamento probabilistico<\/strong> consiste nel selezionare gli elementi del campione in modo casuale, cio\u00e8 hanno tutti la stessa probabilit\u00e0 di essere scelti.<\/p>\n Questa \u00e8 una condizione essenziale affinch\u00e9 il campionamento possa essere considerato probabilistico, tutti gli elementi della popolazione statistica devono essere selezionabili e, inoltre, devono avere la stessa possibilit\u00e0 di essere selezionati.<\/p>\n 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.<\/p>\n Il campionamento casuale semplice<\/strong> attribuisce a ciascun elemento della popolazione statistica la stessa probabilit\u00e0 di essere incluso nel campione studiato. Gli individui del campione vengono quindi selezionati semplicemente in modo casuale, senza utilizzare altri criteri.<\/p>\n Per simulare in modo casuale esistono diversi metodi, ma attualmente di solito viene fatto utilizzando programmi per computer come Excel, poich\u00e9 fanno risparmiare molto tempo. <\/p>\n Nel campionamento sistematico,<\/strong> un elemento della popolazione viene prima selezionato in modo casuale e poi il resto degli elementi del campione vengono selezionati utilizzando un intervallo fisso.<\/p>\n 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 finch\u00e9 non avremo nel campione tanti individui quanto la dimensione del campione che desideriamo ottenere. <\/p>\n Nella tecnica di campionamento stratificato<\/strong> , la popolazione viene prima divisa in strati (gruppi), quindi alcuni individui vengono selezionati casualmente da ciascuno strato per formare l\u2019intero campione di studio. Ci sar\u00e0 quindi almeno un membro per ogni strato nel campione.<\/p>\n Gli strati devono essere gruppi omogenei, cio\u00e8 gli individui di uno strato hanno caratteristiche proprie che li differenziano dagli altri strati. Un individuo pu\u00f2 quindi appartenere solo ad uno strato. <\/p>\n Il campionamento a grappolo e il campionamento stratificato possono essere confusi perch\u00e9 sono molto simili, ma se guardi da vicino, sono due diversi tipi di campionamento probabilistico.<\/p>\n Il campionamento a grappolo<\/strong> sfrutta il fatto che esistono gi\u00e0 cluster naturali (gruppi) nella popolazione per studiare solo alcuni cluster anzich\u00e9 tutti gli individui della popolazione.<\/p>\n 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.<\/p>\n Il campionamento a grappolo \u00e8 anche chiamato campionamento a grappolo, campionamento a grappolo o campionamento ad area. <\/p>\n Nel campionamento non probabilistico<\/strong> 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 probabilit\u00e0 di essere scelti per il campione, poich\u00e9 la selezione non \u00e8 casuale. Questa caratteristica distingue il campionamento non probabilistico dal campionamento probabilistico.<\/p>\n Logicamente, nel campionamento non probabilistico, la persona responsabile della ricerca \u00e8 molto importante, perch\u00e9 \u00e8 lui che decide chi sar\u00e0 incluso nel campione. Ecco perch\u00e9 \u00e8 fondamentale che il ricercatore abbia grande conoscenza ed esperienza nel campo di studio, per poter ottenere risultati attendibili.<\/p>\n 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.<\/p>\n Il campionamento mirato<\/strong> si basa esclusivamente sul giudizio del ricercatore nella scelta del campione di studio.<\/p>\n Pertanto, il responsabile della ricerca ha tutto il potere decisionale per selezionare gli elementi del campione. \u00c8 quindi importante che tu sia un esperto nel campo di studio.<\/p>\n Il campionamento intenzionale \u00e8 anche chiamato campionamento giudicante, campionamento giudicante, campionamento critico, campionamento intenzionale o campionamento di opinione. <\/p>\n Nel campionamento di convenienza,<\/strong> i ricercatori scelgono i soggetti campione in base a criteri di facilit\u00e0 di accesso agli individui, senza includere il caso nel processo.<\/p>\n Cio\u00e8, in questo tipo di campionamento non probabilistico per scegliere individui dalla popolazione, vengono valutati aspetti come la disponibilit\u00e0, la vicinanza o il costo della loro selezione. Spesso vengono accettati anche volontari per agevolare ulteriormente il campionamento.<\/p>\n Il campionamento di convenienza \u00e8 anche chiamato campionamento finalizzato o campionamento opportunit\u00e0. <\/p>\n Nel campionamento consecutivo,<\/strong> 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.<\/p>\n 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. <\/p>\n Nel campionamento per quote,<\/strong> vengono prima stabiliti gruppi (o strati) di individui che condividono almeno una caratteristica, quindi viene selezionata una quota da ciascun gruppo, formando cos\u00ec il campione di studio.<\/p>\n 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. <\/p>\n<\/span>campionamento casuale semplice<\/span><\/h4>\n
<\/span> campionamento sistematico<\/span><\/h4>\n
<\/span> campionamento stratificato<\/span><\/h4>\n
<\/span> campionamento a grappolo<\/span><\/h4>\n
<\/span> Campionamento non probabilistico<\/span><\/h3>\n
<\/span> campionamento mirato<\/span><\/h4>\n
<\/span> campionamento di convenienza<\/span><\/h4>\n
<\/span> campionamento consecutivo<\/span><\/h4>\n
<\/span>Campionamento delle quote<\/span><\/h4>\n