Immagina di dover condurre un sondaggio sulle preferenze dei consumatori per la tua nuova linea di prodotti, ma intervistare ogni potenziale acquirente richiederebbe una vita. In questo caso, sono utili due concetti fondamentali per la ricerca: popolazione e campione.
Questi due concetti vengono spesso confusi, anche se la differenza è solitamente chiara e facile da spiegare:
Pensa alla popolazione come all’universo di dati che potresti studiare. Mentre un campione è come un’istantanea di quell’universo, un gruppo più piccolo e gestibile rappresenta l’intera popolazione. .
In questo blog analizzeremo le differenze tra popolazione e campione, analizzeremo quando usarli e forniremo informazioni sulla raccolta di dati accurati per ottenere risultati di ricerca di grande impatto.
Cosa significa popolazione nella ricerca?
Nella ricerca, una popolazione è un insieme completo di elementi con un parametro standard tra loro. Tutti noi sappiamo a cosa si riferisce la parola “popolazione”. Spesso viene utilizzata per descrivere la popolazione umana o il numero totale di persone che vivono in un’area geografica del nostro paese o stato.
La “popolazione” nella ricerca non deve necessariamente essere umana. Può essere un qualsiasi parametro di dati che possiede un tratto comune.
Esempio: Il numero totale di negozi di animali sul Sunset Boulevard di Los Angeles, California.
Modi di raccogliere i dati di una popolazione
Per raccogliere informazioni da un’intera popolazione è necessario un censimento. Un censimento è un assortimento o una raccolta di dati da tutti i segmenti della popolazione. Si tratta di un’identificazione completa della popolazione e richiede ampie risorse, motivo per cui gli specialisti lavorano spesso con un esempio.
Tuttavia, puoi raccogliere dati da ogni membro della popolazione se i parametri della popolazione target sono piccoli.
Per esempio, conduci una valutazione delle prestazioni dei rappresentanti del servizio clienti della filiale di una banca. Il numero sarà probabilmente più ragionevole, quindi potrai accedere e raccogliere informazioni da questa popolazione.
Quando è preferibile raccogliere dati da una popolazione?
La raccolta di dati da un’intera popolazione è tipicamente preferita in scenari specifici in cui l’accuratezza, la completezza e la rappresentazione sono fondamentali. Ecco alcuni casi chiave:
- Piccole dimensioni della popolazione: Quando la popolazione di riferimento è piccola, è possibile effettuare un’indagine su tutti i membri, consentendo di ottenere dati completi e accurati senza dover ricorrere a metodi di campionamento.
- Alta precisione richiesta: La raccolta completa dei dati riduce gli errori e fornisce una visione completa nei casi in cui le decisioni basate sui dati hanno implicazioni significative (ad esempio, studi sull’assistenza sanitaria, elaborazione di politiche).
- Ridurre al minimo i bias di campionamento: per le ricerche che necessitano di risultati imparziali, la raccolta di dati dall’intera popolazione elimina i bias di campionamento, in quanto vengono incluse le informazioni di tutti i membri.
- Popolazioni omogenee: Per gli studi che coinvolgono gruppi altamente omogenei, la raccolta di dati dall’intera popolazione può fornire informazioni precise senza variazioni che potrebbero influire sull’accuratezza del campione.
- Requisiti normativi o legali: In settori specifici (ad esempio, indagini censuarie o studi ambientali), la raccolta di dati demografici completi è necessaria per soddisfare gli standard legali e fornire informazioni a livello nazionale o statale.
- Popolazioni rare: Quando si studiano popolazioni rare in cui il contributo di ogni membro è fondamentale per ottenere una visione accurata, spesso è necessario raccogliere i dati dell’intero gruppo per rappresentare le caratteristiche in modo accurato.
Che cos’è un campione nelle ricerche di mercato?
Un campione è una parte ridotta dell’insieme, cioè un sottoinsieme dell’intera popolazione. È rappresentativo della popolazione di uno studio. Quando si conducono sondaggi, il campione rappresentativo è costituito dai membri della popolazione che vengono invitati a partecipare.
QuindiUn campione è un sottogruppo o un sottoinsieme della popolazione. Questo campione può essere studiato per indagare le caratteristiche o il comportamento dell’intera popolazione. L ‘analisi dei sottogruppi è fondamentale per adattare i trattamenti a gruppi specifici di pazienti e ottimizzare i risultati dell’assistenza sanitaria.
I campioni di dati vengono creati utilizzando diversi metodi di ricercacome il campionamento probabilistico e non probabilistico. I metodi di campionamento variano a seconda dei tipi di ricerca, in base al tipo di indagine e alla qualità delle informazioni richieste. Campionamento L’errore è dannoso per la raccolta dei dati del campione.
Esempio: Un’azienda di cibo per gatti vorrebbe conoscere tutti i negozi di animali in cui può vendere il suo pesce in scatola. L’azienda dispone di dati demografici sul numero totale di negozi di animali sul Sunset Boulevard.
Questo produttore di cibo per animali può ora creare un campione di ricerca online selezionando solo i negozi di animali che vendono cibo per gatti. Le caratteristiche dei dati vengono studiate. I risultati vengono visualizzati in statistiche e report analizzati per ottenere informazioni commerciali. Utilizzando i dati del campione, l’azienda può scoprire come far crescere la propria attività nella popolazione totale dei negozi di animali.
Ecco le tecniche di campionamento più comuni
Le tecniche di campionamento si dividono in due tipi:
Campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.
01. Campionamento di probabilità
I campioni sono stati scelti in base alla teoria della probabilità.
- Campionamento casuale semplice
- Campionamento a grappolo
- Campionamento sistematico
- Campionamento casuale stratificato
02. Campionamento non probabilistico
I campioni sono stati scelti in base al giudizio soggettivo del ricercatore.
- Campionamento di convenienza
- Giudiziale o Campionamento mirato
- Campionamento a palla di neve
- Campionamento per quote
Come scegliere campioni di alta qualità
Anche se ci assicuriamo che tutti i membri della popolazione abbiano le stesse possibilità di essere inclusi nel campione, questo non significa che i campioni derivati da una particolare popolazione che soddisfa il criterio saranno uguali. Essi varieranno comunque l’uno dall’altro e questa variazione può essere lieve o sostanziale.
Ad esempio, una serie di campioni di temperature corporee di persone sane mostrerà meno differenze. Ma la differenza nella pressione sanguigna sistolica di queste persone sarebbe notevole.
Si osserva inoltre che l’accuratezza dei dati dipende dalla dimensione del campione. L’accuratezza è molto più bassa con un campione di dimensioni ridotte rispetto a un campione di studio più ampio. Quindi, se due, tre o più campioni vengono ricavati da una popolazione, più sono grandi e più si assomigliano.
Popolazione e campione: qual è la differenza?
Il concetto di popolazione e campione è importante per ogni ricercatore.
Capire la differenza tra una determinata popolazione e un campione è facile. Devi ricordare una legge fondamentale della statistica: Un campione è sempre un gruppo (sottoinsieme) più piccolo all’interno della popolazione.
Nelle ricerche di mercato e nelle statistiche, ogni studio è caratterizzato da un’indagine essenziale. L’osservazione e la sperimentazione di un campione di popolazione determinano il risultato di questa indagine. Questo viene effettuata per ricavare informazioni che spieghino un fenomeno all’interno della popolazione in studio.
Di solito nella ricerca si utilizza un campione di popolazione, in quanto è più facile ed economico analizzare un sottoinsieme più piccolo della popolazione piuttosto che l’intero gruppo.
In questa tabella possiamo dare un’occhiata più da vicino alla differenza tra il campione e la popolazione:
Esempi per comprendere meglio i concetti di popolazione e campione
Per chiarire i concetti di popolazione e campione, considera che una popolazione comprende tutti gli elementi o gli individui rilevanti per uno studio, mentre un campione rappresenta un gruppo più piccolo estratto dalla popolazione per fornire approfondimenti senza esaminare l’intero gruppo. Di seguito sono riportati alcuni esempi che illustrano questi concetti in diversi scenari:
| Popolazione | Campione |
| Tutti i libri in una biblioteca | 50 libri scelti a caso dalla biblioteca per valutarne i generi. |
| Tutti gli smartphone disponibili sul mercato | 100 smartphone di varie marche scelti per un test sulle prestazioni della batteria |
| Tutti i cinema di una città | 10 sale cinematografiche della città selezionate per un sondaggio sulla soddisfazione dei clienti |
| Tutte le piante di un giardino botanico | 25 specie di piante specifiche sono state campionate per studiare i tassi di crescita nel tempo |
| Tutti i voli in partenza da un aeroporto principale | 30 voli casuali in partenza dall’aeroporto in un giorno per il monitoraggio delle prestazioni in termini di puntualità |
I sette motivi principali per scegliere un campione da una determinata popolazione
Il campionamento è un elemento imprescindibile nella conduzione di qualsiasi studio di ricerca. Ecco i sette motivi principali per utilizzare un campione:
1. Praticità
Nella maggior parte dei casi, una popolazione può essere troppo grande per raccogliere dati accurati, il che non è pratico. Tuttavia, i campioni permettono ai ricercatori di raccogliere dati che possono essere analizzati per fornire informazioni sull’intera popolazione. Se campionati in modo appropriato, i campioni offrono una rappresentazione dell’intera popolazione.
2. Offre dati urgenti
Quando si parla di ricerca, il tempo a disposizione può essere un fattore determinante. Un campione fornisce un insieme più piccolo della popolazione da esaminare, fornendo dati utili a rappresentare l’intera popolazione. Indagare un campione più piccolo, rispetto all’intera popolazione, può far risparmiare tempo prezioso ai ricercatori e offrire dati urgenti.
3. Economicamente vantaggioso
Il costo della ricerca è spesso un parametro dello studio. I ricercatori devono fare del loro meglio con le loro risorse per condurre un’indagine e ottenere informazioni accurate. Un’indagine su un campione rappresentativo della popolazione è efficace dal punto di vista dei costi in quanto richiede meno risorse, come ad esempio
- Computer,
- Ricercatori,
- Intervistatori,
- Server e
- Centri di raccolta dati.
4. Accuratezza della rappresentazione
A seconda del metodo di campionamento, la ricerca condotta su un campione può essere accurata con una minore distorsione da mancata risposta rispetto al censimento. Un campione selezionato con il metodo della non probabilità è una rappresentazione accurata della popolazione. I dati raccolti possono essere utilizzati per raccogliere informazioni sull’intera comunità.
5. Statistiche inferenziali
La statistica inferenziale è un processo attraverso il quale si utilizzano dati rappresentativi per dedurre informazioni sull’intera popolazione. Le statistiche inferenziali possono essere ottenute solo utilizzando campioni di dati; sono disponibili anche metodi statistici di questo tipo. I dati raccolti da un campione rappresentano l’intera popolazione.
6. Un campione è più preciso di un censimento
Un censimento di un’intera popolazione offre solo a volte dati accurati a causa di errori come l’incoerenza delle risposte o la distorsione delle mancate risposte. Un campione ottenuto con cura, invece, elimina questa distorsione del campionamento e fornisce dati più accurati – che rappresentano adeguatamente la popolazione.
7. Gestibile
A volte, raccogliere un’intera popolazione di dati è quasi impossibile perché alcune popolazioni sono troppo difficili da gestire. In questo caso, un campione può rappresentare lo studio come
- Fattibile,
- Gestibile e
- Accessibile.
Conclusione
Sebbene Popolazione e Campione siano due termini diversi, sono correlati. La popolazione viene utilizzata per estrarre i campioni. Lo scopo principale del campione è quello di fare inferenze statistiche sulla popolazione. Senza la popolazione, i campioni non possono esistere. Migliore è la qualità del campione, maggiore è il livello di accuratezza della generalizzazione.
Quando si utilizza QuestionPro o qualsiasi altro strumento di indagine per la ricerca, è essenziale conoscere la differenza tra popolazione e campione. Un campione è un sottoinsieme della popolazione studiata, mentre una popolazione è l’intero gruppo di persone o cose che un ricercatore vuole studiare.
Quando si pianifica un’indagine utilizzando QuestionPro, è fondamentale considerare attentamente la popolazione obiettivo e selezionare un test dei delegati che rispecchi esattamente le qualità della popolazione più grande. In questo modo, i ricercatori possono assicurarsi che i risultati del sondaggio siano accurati e possano essere applicati alla popolazione.
Comprendere gli standard fondamentali dell’esame e della popolazione può aiutare gli specialisti a evitare le normali predisposizioni e gli intrecci che possono far mettere in dubbio la precisione delle loro scoperte.
Se combinato con una solida conoscenza della popolazione e del campionamento, l’uso di QuestionPro può produrre risultati di ricerca di alta qualità che possono essere utilizzati per fare scelte ben informate in vari campi.
Il giusto campionamento è essenziale per condurre ricerche di mercato approfondite. Esplora campioni di qualità con Pubblico di QuestionPro.
Domande frequenti (FAQ)
R: Una popolazione comprende tutti gli individui o gli oggetti di interesse, mentre un campione è un sottoinsieme della popolazione utilizzato per fare inferenze sull’intero gruppo.
R: Un esempio è quello di un sondaggio su 100 studenti di un’università per rappresentare le opinioni di tutti gli studenti.
R: I campioni vengono utilizzati più spesso perché sono meno costosi, più veloci da raccogliere e forniscono informazioni affidabili sulla popolazione.
R: Utilizza una popolazione quando è possibile studiare tutti o tutto e un campione quando le risorse o il tempo sono limitati e un sottoinsieme rappresentativo è sufficiente.
