Quando si conducono ricerche su un gruppo di persone, è raramente possibile raccogliere dati da ogni persona in quel gruppo. Invece, si seleziona un campione. Il campione è il gruppo di individui che parteciperanno effettivamente alla ricerca.
Per trarre conclusioni valide dai risultati, devi decidere attentamente come selezionare un campione rappresentativo del gruppo nel suo complesso., Esistono due tipi di metodi di campionamento:
- Il campionamento probabilistico comporta la selezione casuale, consentendo di effettuare inferenze statistiche sull’intero gruppo.
- Il campionamento non probabilistico comporta una selezione non casuale basata sulla convenienza o su altri criteri, consentendo di raccogliere facilmente i dati iniziali.
Dovresti spiegare chiaramente come hai selezionato il tuo campione nella sezione metodologia del tuo articolo o tesi.,
Popolazione vs campione
Innanzitutto, è necessario comprendere la differenza tra una popolazione e un campione e identificare la popolazione target della ricerca.
- La popolazione è l’intero gruppo su cui si desidera trarre conclusioni.
- Il campione è il gruppo specifico di individui da cui raccoglierai i dati.
La popolazione può essere definita in termini di posizione geografica, età, reddito e molte altre caratteristiche.,
Può essere molto ampio o piuttosto stretto: forse vuoi fare inferenze sull’intera popolazione adulta del tuo paese; forse la tua ricerca si concentra su clienti di una certa azienda, pazienti con una specifica condizione di salute o studenti in una singola scuola.
È importante definire attentamente la popolazione target in base allo scopo e agli aspetti pratici del progetto.
Se la popolazione è molto grande, demograficamente mista e geograficamente dispersa, potrebbe essere difficile accedere a un campione rappresentativo.,
Sampling frame
Il sampling frame è l’elenco effettivo delle persone da cui verrà estratto il campione. Idealmente, dovrebbe includere l’intera popolazione target (e nessuno che non faccia parte di quella popolazione).
Esempio
Stai facendo ricerche sulle condizioni di lavoro presso l’azienda X. La tua popolazione è di tutti i dipendenti 1000 dell’azienda. Il tuo frame di campionamento è il database HR dell’azienda che elenca i nomi e i dettagli di contatto di ogni dipendente.,
Dimensione del campione
Il numero di individui nel campione dipende dalla dimensione della popolazione e dalla precisione con cui si desidera che i risultati rappresentino la popolazione nel suo complesso.
È possibile utilizzare un calcolatore di dimensioni del campione per determinare quanto grande dovrebbe essere il campione. In generale, maggiore è la dimensione del campione, più accuratamente e con sicurezza è possibile effettuare inferenze sull’intera popolazione.
Metodi di campionamento probabilistico
Il campionamento probabilistico significa che ogni membro della popolazione ha la possibilità di essere selezionato. Viene utilizzato principalmente nella ricerca quantitativa., Se si desidera produrre risultati rappresentativi dell’intera popolazione, è necessario utilizzare una tecnica di campionamento probabilistico.
Esistono quattro tipi principali di campione di probabilità.
Campionamento casuale semplice
In un semplice campione casuale, ogni membro della popolazione ha le stesse possibilità di essere selezionato. Il tuo frame di campionamento dovrebbe includere l’intera popolazione.
Per condurre questo tipo di campionamento, è possibile utilizzare strumenti come generatori di numeri casuali o altre tecniche che si basano interamente sul caso.,
Esempio
Si desidera selezionare un semplice campione casuale di 100 dipendenti della Società X. Si assegna un numero a ogni dipendente nel database aziendale da 1 a 1000 e si utilizza un generatore di numeri casuali per selezionare 100 numeri.
Campionamento sistematico
Il campionamento sistematico è simile al semplice campionamento casuale, ma di solito è leggermente più facile da condurre. Ogni membro della popolazione è elencato con un numero, ma invece di generare casualmente numeri, gli individui vengono scelti a intervalli regolari.,
Esempio
Tutti i dipendenti della società sono elencati in ordine alfabetico. Dai primi 10 numeri, si seleziona casualmente un punto di partenza: numero 6. Dal numero 6 in poi, ogni 10 persone sulla lista è selezionato (6, 16, 26, 36, e così via), e si finisce con un campione di 100 persone.
Se si utilizza questa tecnica, è importante assicurarsi che non vi sia alcun motivo nascosto nell’elenco che possa distorcere il campione., Ad esempio, se il database delle risorse umane raggruppa i dipendenti per team e i membri del team sono elencati in ordine di anzianità, c’è il rischio che l’intervallo possa saltare sulle persone nei ruoli junior, risultando in un campione distorto verso i dipendenti senior.
Campionamento stratificato
Il campionamento stratificato comporta la divisione della popolazione in sottopopolazioni che possono differire in modi importanti. Consente di trarre conclusioni più precise assicurando che ogni sottogruppo sia rappresentato correttamente nel campione.,
Per utilizzare questo metodo di campionamento, si divide la popolazione in sottogruppi (chiamati strati) in base alle caratteristiche rilevanti (ad esempio sesso, fascia di età, fascia di reddito, ruolo lavorativo).
In base alle proporzioni generali della popolazione, si calcola quante persone dovrebbero essere campionate da ciascun sottogruppo. Quindi si utilizza il campionamento casuale o sistematico per selezionare un campione da ciascun sottogruppo.
Esempio
L’azienda ha 800 dipendenti di sesso femminile e 200 dipendenti di sesso maschile., Si desidera garantire che il campione rifletta l’equilibrio di genere dell’azienda, in modo da ordinare la popolazione in due strati in base al genere. Poi si utilizza il campionamento casuale su ogni gruppo, selezionando 80 donne e 20 uomini, che vi dà un campione rappresentativo di 100 persone.
Campionamento cluster
Il campionamento cluster comporta anche la divisione della popolazione in sottogruppi, ma ogni sottogruppo dovrebbe avere caratteristiche simili all’intero campione. Invece di campionare individui da ciascun sottogruppo, si selezionano casualmente interi sottogruppi.,
Se è praticamente possibile, è possibile includere ogni individuo da ogni cluster campionato. Se i cluster stessi sono grandi, è anche possibile campionare gli individui all’interno di ciascun cluster utilizzando una delle tecniche di cui sopra.
Questo metodo è buono per trattare con popolazioni grandi e disperse, ma c’è più rischio di errore nel campione, in quanto potrebbero esserci differenze sostanziali tra i cluster. È difficile garantire che i cluster campionati siano davvero rappresentativi dell’intera popolazione.,
Esempio
La società ha uffici in 10 città in tutto il paese (tutte con circa lo stesso numero di dipendenti in ruoli simili). Non hai la capacità di viaggiare in ogni ufficio per raccogliere i tuoi dati, quindi usi il campionamento casuale per selezionare 3 uffici: questi sono i tuoi cluster.,
Non-probabilità di metodi di campionamento
In un non-campione di probabilità, gli individui sono selezionati sulla base di non-casuale criteri, e non ogni individuo ha la possibilità di essere inclusi.,
Questo tipo di campione è più facile ed economico da accedere, ma ha un rischio maggiore di bias di campionamento e non è possibile utilizzarlo per fare deduzioni statistiche valide sull’intera popolazione.
Le tecniche di campionamento non probabilistico sono spesso appropriate per la ricerca esplorativa e qualitativa. In questi tipi di ricerca, l’obiettivo non è quello di testare un’ipotesi su una popolazione ampia, ma di sviluppare una comprensione iniziale di una popolazione piccola o poco ricercata.,
Convenience sampling
Un campione di convenienza include semplicemente gli individui che sono più accessibili al ricercatore.
Questo è un modo semplice ed economico per raccogliere i dati iniziali, ma non c’è modo di dire se il campione è rappresentativo della popolazione, quindi non può produrre risultati generalizzabili.
Esempio
Stai ricercando opinioni sui servizi di supporto agli studenti nella tua università, quindi dopo ciascuna delle tue lezioni, chiedi ai tuoi compagni di studio di completare un sondaggio sull’argomento., Questo è un modo conveniente per raccogliere dati, ma poiché hai intervistato solo gli studenti che seguono le stesse classi dello stesso livello, il campione non è rappresentativo di tutti gli studenti della tua università.
Campionamento a risposta volontaria
Simile a un campione di convenienza, un campione a risposta volontaria si basa principalmente sulla facilità di accesso. Invece del ricercatore che sceglie i partecipanti e li contatta direttamente, le persone si offrono volontariamente (ad esempio rispondendo a un sondaggio pubblico online).,
I campioni di risposta volontaria sono sempre almeno un po ‘ di parte, poiché alcune persone avranno intrinsecamente maggiori probabilità di fare volontariato rispetto ad altre.
Esempio
Invii il sondaggio a tutti gli studenti della tua università e molti studenti decidono di completarlo. Questo può certamente darti qualche idea sull’argomento, ma le persone che hanno risposto hanno maggiori probabilità di essere quelle che hanno opinioni forti sui servizi di supporto agli studenti, quindi non puoi essere sicuro che le loro opinioni siano rappresentative di tutti gli studenti.,
Campionamento mirato
Questo tipo di campionamento, noto anche come campionamento di giudizio, coinvolge il ricercatore utilizzando la propria esperienza per selezionare un campione che è più utile ai fini della ricerca.
È spesso usato nella ricerca qualitativa, dove il ricercatore vuole acquisire conoscenze dettagliate su un fenomeno specifico piuttosto che fare inferenze statistiche, o dove la popolazione è molto piccola e specifica. Un campione efficace e mirato deve avere criteri e motivazioni chiari per l’inclusione.,
Esempio
Vuoi saperne di più sulle opinioni e le esperienze degli studenti disabili nella tua università, in modo da selezionare volutamente un numero di studenti con diverse esigenze di supporto al fine di raccogliere una vasta gamma di dati sulle loro esperienze con i servizi agli studenti.
Snowball sampling
Se la popolazione è di difficile accesso, snowball sampling può essere utilizzato per reclutare partecipanti tramite altri partecipanti. Il numero di persone a cui hai accesso “palle di neve” man mano che entri in contatto con più persone.,
Esempio
Stai ricercando esperienze di senzatetto nella tua città. Poiché non esiste un elenco di tutti i senzatetto in città, il campionamento probabilistico non è possibile. Si incontra una persona che accetta di partecipare alla ricerca, e lei ti mette in contatto con altre persone senza fissa dimora che conosce nella zona.
Domande frequenti sul campionamento
Un campione è un sottoinsieme di individui di una popolazione più ampia. Campionamento significa selezionare il gruppo che sarà effettivamente raccogliere dati da nella vostra ricerca., Ad esempio, se stai ricercando le opinioni degli studenti della tua università, potresti esaminare un campione di studenti 100.
In statistica, il campionamento consente di testare un’ipotesi sulle caratteristiche di una popolazione.
I campioni sono usati per fare inferenze sulle popolazioni. I campioni sono più facili da raccogliere dati perché sono pratici, convenienti, convenienti e gestibili.
Campionamento probabilistico significa che ogni membro della popolazione target ha una probabilità nota di essere incluso nel campione.
I metodi di campionamento probabilistico includono il campionamento casuale semplice, il campionamento sistematico, il campionamento stratificato e il campionamento dei cluster.
Nel campionamento non probabilistico, il campione viene selezionato in base a criteri non casuali e non tutti i membri della popolazione hanno la possibilità di essere inclusi.,
I metodi comuni di campionamento non probabilistici includono il campionamento di convenienza, il campionamento volontario di risposta, il campionamento mirato, il campionamento a palle di neve e il campionamento delle quote.
Il bias di campionamento si verifica quando alcuni membri di una popolazione hanno sistematicamente maggiori probabilità di essere selezionati in un campione rispetto ad altri.
