Vi siete mai chiesti perché alcuni studi non raggiungono la popolazione target? Beh, il campionamento sembra divertente, ma si tratta di un processo esteso in cui ogni fase ha un impatto diretto sul risultato della ricerca.
Un quadro di campionamento è un elenco o un dispositivo del ricercatore per specificare la popolazione di interesse. È un gruppo di componenti che un ricercatore può utilizzare per selezionare un campione dalla popolazione.
Le risorse limitate e l’accessibilità potrebbero impedire ai ricercatori di raccogliere dati da tutti i segmenti di popolazione target. A seguito di queste preoccupazioni, devono stabilire un quadro di riferimento per il campione. Imparare a definire una cornice campionaria e a capire quando e come utilizzarla.
IMPARARE SU: Struttura di gestione dei dati
Che cos’è il quadro di campionamento?
Il quadro di campionamento (noto anche come “quadro di campionamento” o “quadro di indagine”) è in effetti la raccolta effettiva di unità. Ora è stato prelevato un campione. Un campione casuale di base dà a tutte le unità che lo compongono un’uguale probabilità di essere estratte e di comparire nel campione. Nello scenario ideale, la cornice campionaria dovrebbe corrispondere al campione di persone.
Un elenco completo o una raccolta da cui verranno estratti i partecipanti al campione in modo predeterminato. L’elenco sarà organizzato in qualche modo. Cioè, ogni membro di una popolazione avrà un’identità individuale e un meccanismo di contatto. Ciò consente di categorizzare e codificare le informazioni note sulle caratteristiche della segmentazione.
La raccolta del campione indica che si dispone di un’offerta o di un elenco di tutti gli individui della popolazione target da cui prelevare un campione, nonché di un processo di selezione del campione. Qualsiasi risorsa che disponga delle informazioni necessarie per raggiungere ogni individuo del gruppo target si qualifica come fonte.
Uno dei primi passi nella creazione di uno studio di ricerca è la definizione di tutti i moduli (detti anche casi) che si vogliono indagare. Persone, organizzazioni e documenti esistenti possono essere considerati unità. La popolazione di interesse per la ricerca è composta da diverse unità. È fondamentale essere il più dettagliati possibile nel descrivere la popolazione.
Caratteristiche di un buon quadro di campionamento
Siate assertivi quando selezionate le liste! Assicuratevi che il vostro campione sia sufficientemente ampio per le vostre esigenze. Un campione adeguato per una ricerca sulle condizioni di vita, ad esempio, potrebbe comprendere:
- Tutti coloro che rientrano nel target demografico.
- Escludere tutti coloro che non fanno parte del gruppo target.
- Un file contenente informazioni concrete che possono essere utilizzate per raggiungere persone specifiche.
Altre considerazioni:
- Ogni membro ha un’identificazione unica. Potrebbe trattarsi di un codice numerico breve (ad esempio, da 1 a 3000).
- Assicurarsi che la cornice non abbia duplicati.
- L’elenco deve essere ben organizzato. Ordinarli in ordine alfabetico per un migliore accesso
- Le informazioni devono essere aggiornate. Potrebbe essere necessario esaminarlo regolarmente (ad esempio, in caso di modifiche dell’indirizzo o del numero di contatto).
Esempi di quadro di campionamento
Il problema è che studiare ogni individuo di una popolazione non è sempre pratico o praticabile.
Supponiamo che siate curiosi di conoscere le opinioni dei banchieri americani sulla proprietà di un veicolo, ad esempio. Raccogliere dati da ogni banca degli Stati Uniti sarebbe troppo dispendioso in termini di tempo e denaro. In situazioni come queste è possibile indagare su un campione della popolazione.
Il processo di selezione del campione deve essere intenzionale e si possono utilizzare diverse strategie di campionamento in base all’obiettivo della ricerca.
Prima di scegliere la dimensione del campione, sarebbe utile costruire una cornice di campionamento, ovvero un elenco di tutte le unità della popolazione di interesse. I risultati dello studio possono essere utili solo alla popolazione identificata dalla struttura del campione.
Anche in questo caso, si consideri un’indagine per determinare il numero di potenziali clienti dei programmi digitali nella popolazione del New Jersey. Il team di ricerca ha selezionato 1.000 numeri a caso da un elenco telefonico locale, ha effettuato 200 chiamate giornaliere dalle 9.00 alle 18.00 e ha posto domande specifiche.
Il campione comprende solo i residenti del New Jersey che soddisfano tutti i seguenti criteri:
- Possiede un telefono.
- Il numero è riportato nell’elenco.
- È presente in casa dal lunedì al venerdì dalle 9.00 alle 18.00.
- Non è un utente che rifiuta di partecipare a qualsiasi sondaggio telefonico.
In questa situazione, la struttura campionaria è distinta dalla popolazione. Ad esempio, rappresenta in modo insufficiente i gruppi che non hanno un telefono (ad esempio, i più poveri), che hanno un numero non elencato, che non erano a casa al momento della chiamata (ad esempio, gli occupati) o che non vogliono partecipare ai sondaggi telefonici (ad esempio, le persone più impegnate e attive). Tali disparità tra la struttura campionaria e la popolazione target sono i limiti più comuni delle indagini e di altre procedure di campionamento casuale.
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Conclusione
Un quadro di campionamento è un elenco o un dispositivo del ricercatore per specificare la popolazione di interesse. Un campione casuale di base offre a tutte le unità del campione una probabilità uguale di essere estratte e di comparire nel campione.
Persone, organizzazioni e documenti esistenti possono essere considerati unità. È fondamentale essere il più dettagliati possibile nel descrivere la popolazione.
Un campione adeguato per una ricerca sulle condizioni di vita potrebbe essere quello di includere tutti coloro che rientrano nel target demografico. Escludere tutti coloro che non fanno parte del gruppo target.
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