Capire la differenza tra popolazione e campione è facile se si ricorda una legge fondamentale della statistica: “Un campione è sempre un gruppo o un sottoinsieme più piccolo all’interno di una popolazione”.
La ricerca di mercato viene sempre condotta con uno studio di base.
Questa ricerca viene effettuata osservando o sperimentando un campione della popolazione per ottenere informazioni che spieghino un fenomeno.
Che cos’è una popolazione?
La popolazione di ricerca è un insieme completo di elementi che hanno un parametro comune tra loro.
È importante ricordare che tutti noi conosciamo il significato della parola “popolazione” nella nostra vita quotidiana.
Spesso viene utilizzata per descrivere la popolazione umana o il numero totale di persone che vivono in un’area geografica di un paese o di uno stato.
La popolazione di ricerca non deve necessariamente essere umana.
Può essere una qualsiasi raccolta di dati che abbia un parametro comune, come il numero totale di negozi di animali in una città.
Che cos’è un campione?
Un campione è la parte più piccola del totale, cioè un sottoinsieme dell’intera popolazione.
Quando si conducono dei sondaggi, il campione è costituito dai membri della popolazione che sono invitati a partecipare al sondaggio.
In parole povere, un campione è un sottogruppo o un sottoinsieme all’interno della popolazione, che può essere studiato per indagare le caratteristiche o il comportamento dei dati della popolazione. dati della popolazione.I campioni di dati vengono creati utilizzando diversi metodi di ricerca, come ad esempio campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.
Los métodos de muestreo varían según los tipos de investigación y la calidad de la información requerida.
Ad esempio: un’azienda produttrice di cibo per gatti vorrebbe conoscere tutti i negozi di animali in cui può vendere.
L’azienda dispone di dati demografici sul numero totale di negozi di animali in una determinata città.
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. I dati possono essere studiati in base a varie caratteristiche e i risultati possono essere visualizzati in statistiche e report per una migliore comprensione dell’attività. Utilizzando i dati del campione, l’azienda può scoprire come far crescere la propria attività fino a raggiungere la popolazione totale dei negozi di animali.
Differenza tra popolazione e campione
In genere, nella ricerca si utilizza un campione di popolazione, in quanto è più facile ed economico analizzare un sottoinsieme più piccolo piuttosto che l’intero gruppo.
In questa tabella possiamo dare un’occhiata più da vicino alla differenza tra popolazione e campione:
Motivi per cui utilizzare un campione
I motivi principali per cui dovresti utilizzare un campione durante una ricerca di mercato sono:
È pratico
Nella maggior parte dei casi, una popolazione può essere troppo grande perché il ricercatore possa raccogliere dati accurati, data la limitazione delle dimensioni.
I campioni permettono ai ricercatori di raccogliere dati che possono essere analizzati per fornire informazioni sull’intera popolazione.
Fornisce dati urgenti
Quando si parla di ricerca, il tempo a disposizione può essere un fattore determinante per uno studio.
Un campione fornisce un insieme di dati più piccolo che può essere utilizzato per rappresentare l’intera popolazione.
Applicare un sondaggio a un campione più piccolo, invece che all’intera popolazione, può far risparmiare tempo prezioso ai ricercatori.
È economicamente vantaggioso
Il costo della ricerca è spesso un parametro dello studio.
I ricercatori devono fare ogni sforzo con le risorse a loro disposizione per condurre uno studio e ottenere un quadro accurato.
Condurre uno studio su un campione rappresentativo di una popolazione è economicamente vantaggioso perché richiede meno risorse, come computer, ricercatori, intervistati, server e centri di raccolta dati.
È rappresentato in modo accurato
A seconda del metodo di campionamento, la ricerca condotta su un campione può essere accurata e con meno pregiudizi di non risposta rispetto a quella condotta attraverso un censimento.
Un campione selezionato con il metodo della non probabilità è una rappresentazione accurata della popolazione e i dati raccolti possono essere utilizzati per ottenere informazioni sull’intera popolazione.
Fornisce statistiche deduttive
La statistica inferenziale è un processo attraverso il quale si utilizzano dati rappresentativi per dedurre idee sull’intera popolazione.
Si basano sul concetto di utilizzare i dati raccolti da un campione per dedurre i dati che rappresentano l’intera popolazione.
Le statistiche inferenziali possono essere compilate solo utilizzando campioni di dati.
È più preciso di un censimento
Un censimento dell’intera popolazione non sempre fornisce dati accurati a causa di errori come l’incoerenza delle risposte o la parzialità delle mancate risposte.
Tuttavia, un campione accuratamente selezionato elimina questi pregiudizi e fornisce dati più accurati, che rappresentano adeguatamente la popolazione.
È gestibile
A volte, raccogliere un’intera popolazione di dati è quasi impossibile, perché alcune popolazioni sono troppo difficili da ottenere.
In questo caso, è possibile utilizzare un campione per rappresentare lo studio, in quanto è fattibile e accessibile.
Nonostante la differenza tra popolazione e campione, le due cose sono collegate tra loro: i campioni vengono prelevati dalla popolazione.
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.
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