Che cos'è il campionamento di probabilità? Definizione, metodi
Pubblicato: 2021-11-22La ricerca può essere di diversi tipi, come ricerche di mercato, ricerche scientifiche, ecc. E quando la ricerca deve essere condotta, una delle cose importanti che sono richieste sono i dati. I dati si rivelano utili in quanto portano alla comprensione delle informazioni riservate di qualsiasi soggetto. Spesso i dati vengono raccolti da diverse fonti e persone diverse. Se la ricerca è focalizzata su un gruppo di persone, la raccolta di dati da tutti non è un compito possibile. In questi casi, viene selezionato un campione di persone per rappresentare il gruppo e aiutare nel processo di ricerca.
Il campione selezionato dovrebbe rappresentare bene il gruppo per garantire un'efficace estrazione di conclusioni dai risultati. Pertanto, la decisione di selezionare il metodo di campionamento è piuttosto importante nello studio di ricerca. In generale, ci sono due modi di campionamento, che sono il campionamento probabilistico e il campionamento non probabilistico.
Il metodo di campionamento probabilistico prevede la selezione casuale dei campioni, mentre, nel caso del metodo di campionamento non probabilistico, per il campionamento vengono utilizzati metodi di selezione non casuale.
L'articolo si concentrerà sui metodi di campionamento probabilistico .
Prima di comprendere il concetto di metodo di campionamento, è meglio avere un'idea di cosa significhino un campione e una popolazione.
- La popolazione si riferisce all'intero gruppo di individui per i quali il ricercatore vuole trarre determinate conclusioni.
- Il campione si riferisce al gruppo specifico di persone o individui raccolti dalla popolazione e i dati vengono raccolti.
- Nella definizione di una popolazione vengono considerate varie caratteristiche, come l'età, la posizione geografica, il reddito, ecc.
- Sulla base della ricerca dello studio, la popolazione target dovrebbe essere definita bene.
- Un buon campione che rappresenti la popolazione diventa difficile da formare quando la dimensione della popolazione è considerata troppo ampia.
- Termini utilizzati nei metodi di campionamento
Alcuni termini sono usati principalmente nei metodi di campionamento, come il frame di campionamento e la dimensione del campione.
- Dimensione del campionamento : La dimensione del campionamento si riferisce alla dimensione del campione. Ciò significa il numero di individui considerati all'interno di un campione. L'inclusione delle persone in un campione dipende da vari fattori, come la variabilità e la dimensione della popolazione. Dipende anche dal disegno della ricerca.
- Frame di campionamento: è definito come l'elenco degli individui che formeranno il campione effettivo.
Sommario
Campionamento di probabilità
Il metodo di campionamento che seleziona un campione da una popolazione è indicato come campionamento probabilistico. Ciò significa che il campione viene scelto a caso o per caso. Il processo di questo tipo di campionamento è più lungo e costoso.
Nel campionamento probabilistico, poiché il campione è scelto casualmente per caso, ogni membro o individuo di ogni popolazione ha la probabilità di far parte del campione. Ciò significa che ogni membro ha la possibilità di essere selezionato nel campione.
Supponiamo che un utente o un ricercatore voglia condurre lo studio su un gruppo di individui che rappresenterebbero le caratteristiche della popolazione complessiva. In tal caso, il metodo di campionamento probabilistico è considerato la scelta migliore.
Tipi di metodi di campionamento delle probabilità
I metodi di campionamento probabilistico sono ulteriormente classificati in cinque diversi tipi di metodi di campionamento.
1. Campionamento casuale semplice
Il primo gruppo di metodi di campionamento è il metodo di campionamento casuale semplice. In questo metodo di campionamento, i membri all'interno di una popolazione hanno tutti le stesse possibilità di essere selezionati.
Il quadro di campionamento dovrebbe essere l'intera popolazione effettiva.
Gli strumenti che puoi utilizzare in questo metodo di campionamento sono generatori di numeri casuali o altri strumenti che considerano le tecniche basate sul caso.
- Esempio di campionamento casuale semplice
Supponiamo che un campione di 100 dipendenti debba essere scelto da un gruppo di dipendenti in un'organizzazione. In tal caso, i numeri da 1 a 100 possono essere distribuiti casualmente ai dipendenti. Quindi, attraverso un generatore di numeri casuali, vengono selezionati 100 numeri dai numeri distribuiti.
2. Campionamento sistematico
Il processo del metodo di campionamento è simile al semplice campionamento casuale. Tuttavia, questo metodo è considerato un processo più semplice rispetto al metodo precedentemente menzionato. In questo metodo, ogni membro all'interno di una popolazione è elencato con un'entità numerica. Tuttavia, i numeri assegnati agli individui non vengono scelti a caso. Invece, vengono dati numeri a intervalli regolari.
- Esempio di campionamento sistematico
Supponiamo che 20 numeri di individui debbano essere selezionati da un gruppo di 100 persone. In questi casi, quando applichiamo il campionamento sistematico, i numeri vengono assegnati sistematicamente agli individui. Durante la selezione degli individui, all'inizio viene selezionato un numero casuale. Una volta deciso il numero di partenza, il numero successivo prosegue a determinati intervalli, come 8, 18, 28, ecc. Allo stesso modo, le 20 persone possono essere selezionate sistematicamente.
Durante l'utilizzo della tecnica di campionamento sistematico, va notato che non dovrebbero esserci schemi nascosti esistenti nell'elenco degli individui.
3. Campionamento stratificato
A differenza dei metodi discussi in precedenza, in questo metodo la popolazione è inizialmente divisa in sottopopolazioni. Man mano che la popolazione viene divisa, questi piccoli gruppi diventano importanti in qualche modo. Il campionamento stratificato aiuta a ottenere conclusioni più specifiche relative allo studio. Questo perché il metodo garantisce che ogni sottogruppo sia adeguatamente rappresentato nel campione considerato durante il campionamento.
Il processo inizia con la divisione della popolazione in sottogruppi o strati definiti. Questi sottogruppi possono essere formati in base a caratteristiche quali età, lavoro, stipendio, ecc. Una volta suddiviso, in base alla popolazione oggetto di studio, si può applicare qualsiasi metodo di campionamento per formare un campione rappresentativo di ciascuna sottopopolazione.
4. Campionamento a grappolo
Il metodo di campionamento a grappolo include la formazione di una sottopopolazione da una popolazione più ampia. L'unica differenza tra il campionamento stratificato e il campionamento a grappolo è che ogni sottogruppo generato dovrebbe avere caratteristiche simili tra loro. Poiché caratteristiche simili sono presenti in ogni sottogruppo, è possibile selezionare l'intero sottogruppo in modo casuale invece di campionare individui dai sottogruppi. Per la riduzione del costo, questo tipo di metodo può essere scelto dagli statistici.
I campioni a grappolo formano "tasche" per le unità campionate piuttosto che distribuire il campione sull'intera popolazione. Ciò riduce i costi per le operazioni di riscossione. Potrebbe esserci un altro motivo per cui dovrebbe essere utilizzato il campionamento del cluster. Questo perché, nel caso di altri metodi di campionamento, l'elenco delle unità per la popolazione potrebbe non essere disponibile. D'altra parte, nel caso di campionamento di cluster, l'elenco dei cluster può essere creato facilmente o è disponibile.
Tuttavia, il campionamento a grappolo presenta uno svantaggio in quanto è meno efficiente del semplice metodo di campionamento casuale. Per questo motivo, l'indagine dovrebbe essere condotta per un gran numero di cluster di dimensioni minori piuttosto che per un numero limitato di cluster di dimensioni maggiori. Un altro inconveniente del metodo di campionamento a grappolo che è stato segnalato è che non vi è alcun controllo sulla dimensione finale del campione.
5. Campionamento multistadio
Il metodo è quasi simile al metodo di campionamento a grappolo. Tuttavia, la differenza sta nel formare un campione in cui un campione viene selezionato da ciascun cluster piuttosto che dall'intero cluster. Ci sono due fasi presenti in questo metodo di campionamento. Nella prima fase, un gran numero di cluster viene identificato e quindi selezionato. La seconda fase del metodo include la selezione delle unità dai cluster creati. Questo può essere fatto attraverso l'uso di uno qualsiasi dei tipi di metodi di campionamento probabilistico. Pertanto, nel processo di screening multifase, i cluster formati sono le unità di campionamento primarie, ovvero PSU.
Al contrario, le unità presenti all'interno del cluster sono denominate unità di campionamento secondarie. In questo tipo di metodo di campionamento possono essere presenti più fasi di campionamento. In questi casi, vengono selezionate unità di campionamento terziarie e il processo continua fino alla formazione del campione finale.
Vantaggi del campionamento di probabilità
I metodi di campionamento probabilistico consistono in diverse tecniche che forniscono vantaggi diversi. Il metodo unico ha il suo vantaggio unico. L'elenco dei vantaggi è stato menzionato di seguito .
- Il metodo di campionamento del cluster è abbastanza facile da usare e conveniente.
- Il metodo del campionamento casuale semplice porta alla creazione di campioni che possono rappresentare l'intera popolazione.
- Il metodo di campionamento stratificato porta alla creazione di strati della popolazione che rappresentano l'intera popolazione.
- I campioni possono essere formati facilmente senza utilizzare alcuno strumento per la generazione di numeri casuali nei metodi di campionamento sistematico.
Conclusione
Il campionamento probabilistico è un tipo di metodo di campionamento che aiuta a selezionare un campione da una popolazione. Uno degli obiettivi importanti nella selezione di un campione attraverso il campionamento probabilistico è ridurre al minimo gli errori di campionamento per le stime. Inoltre, va notato che il costo dell'indagine dovrebbe essere ridotto insieme al tempo impiegato per condurre un'indagine. In questo articolo, abbiamo discusso i diversi metodi inclusi nel campionamento probabilistico.
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