Il campionamento per probabilità è un metodo di campionamento (per campionamento si intende lo studio o l’analisi di piccoli gruppi di una popolazione) che utilizza forme di selezione casuale.
Il requisito più importante del campionamento probabilistico è che tutti gli individui di una popolazione abbiano le stesse possibilità di essere selezionati.
Ad esempio, se hai una popolazione di 100 persone, ogni persona ha una probabilità su 100 di essere selezionata.
Il metodo di campionamento probabilistico offre la migliore opportunità di creare un campione di persone. campione rappresentativo della popolazione.
Questo metodo utilizza la teoria statistica per selezionare casualmente un piccolo gruppo di persone (campione) da un’ampia popolazione esistente e quindi prevedere che tutte le risposte insieme corrisponderanno alla popolazione complessiva.
Ad esempio, è praticamente impossibile inviare un sondaggio a tutte le persone di un intero paese per raccogliere informazioni, ma è possibile utilizzare il metodo del campionamento probabilistico per ottenere dati che possono essere molto buoni (anche se tratti da una popolazione più piccola).
Tipi di campionamento probabilistico
Il campionamento casuale semplice, come suggerisce il nome, è un metodo completamente casuale utilizzato per selezionare un campione.
Questo metodo di campionamento è semplice: si assegnano dei numeri agli individui (il campione) e poi si scelgono casualmente dei numeri tra questi attraverso un processo automatizzato.
Infine, i numeri scelti sono i membri che vengono inclusi nel campione.
Esistono due modi per scegliere i campioni: attraverso un sistema di lotteria e utilizzando un software di generazione di numeri casuali.
Questa tecnica di campionamento funziona generalmente su popolazioni di grandi dimensioni e presenta sia vantaggi che svantaggi.
Campionamento stratificato: si tratta di un metodo in cui una grande popolazione viene divisa in due gruppi più piccoli, che generalmente non si sovrappongono, ma che rappresentano l’intera popolazione nel suo complesso.
Durante il campionamento, questi gruppi possono essere organizzati e poi ogni gruppo può essere campionato separatamente.
Una caratteristica comune di questo tipo di metodo è quella di organizzare o classificare i campioni per sesso, età, etnia, ecc.
Questo metodo divide i soggetti in gruppi reciprocamente esclusivi e poi utilizza un campionamento casuale semplice per selezionare i membri dei gruppi.
I membri di ciascuno di questi gruppi devono essere diversi in modo che tutti i membri di tutti i gruppi abbiano le stesse possibilità di essere selezionati utilizzando la probabilità semplice.
Campionamento a grappolo: è un metodo che seleziona in modo casuale i partecipanti quando sono geograficamente dispersi.
Ad esempio, se abbiamo 1000 partecipanti provenienti dall’intera popolazione del Messico, supponiamo che probabilmente non sia possibile ottenere un elenco completo di tutti i partecipanti.
Invece, il ricercatore seleziona casualmente delle aree (ad esempio, città, comunità, ecc.) e le sceglie all’interno di questi confini.
Il campionamento a grappolo di solito analizza una particolare popolazione in cui il campione è composto da diversi elementi, ad esempio città, famiglia, università, ecc.
I cluster vengono selezionati dividendo la popolazione più ampia in diverse sezioni più piccole.
Campionamento sistematico: L’obiettivo è scegliere ogni “nesima” persona che fa parte del campione.
Ad esempio, puoi scegliere una persona su cinque per far parte del campione, oppure una persona su dieci per far parte del campione.
Il campionamento sistematico è un’implementazione estesa della stessa tecnica di probabilità in cui ogni membro di un gruppo viene selezionato a intervalli regolari per formare un campione.
Quando si utilizza questo metodo di campionamento, ogni membro della popolazione ha le stesse possibilità di essere selezionato.
Quali sono i passaggi per effettuare un campionamento probabilistico?
1.- Scegli con cura la popolazione di interesse: rifletti attentamente e scegli tra le popolazione nel modo giusto.
Le persone che secondo te hanno opinioni che dovrebbero essere sono quelli che devi includere nel tuo campione.
2.- Determinare una struttura campionaria appropriata: la struttura deve includere un campione del tuo popolazione di interesse e nessuno esterno.
Questo è importante se vuoi raccogliere dati che siano accurati e che funzionino per te.
3.-Seleziona il tuo campione e inizia l’indagine: a volte può essere difficile trovare il campione giusto. campione corretto e determinare la struttura campionaria appropriata.
Anche quando tutti i Se i fattori sono a nostro favore, spesso possono verificarsi problemi imprevisti come il fattore costo, la qualità degli intervistati e la velocità di risposta. fattore costo, la qualità degli intervistati e la velocità delle loro risposte.
Ottenere un campione per rispondere a un vero sondaggio probabilistico può essere difficile, ma non impossibile. difficile, ma non impossibile.
Nella maggior parte dei casi, l’utilizzo del campionamento probabilistico ti farà risparmiare tempo, denaro e molta frustrazione.
Probabilmente non puoi inviare sondaggi a tutti, ma puoi sempre dare a tutti la possibilità di partecipare, ed è proprio questo il senso del campionamento probabilistico.
Quando usare il campionamento probabilistico?
1.- Quando è necessario ridurre la distorsione del campionamento: questo metodo di campionamento è comunemente utilizzato quando è necessario ridurre al minimo la distorsione del campionamento. comunemente utilizzato quando la distorsione deve essere ridotta al minimo.
La selezione del campione determina in larga misura la qualità della ricerca.
E il Il modo in cui i ricercatori selezionano il loro campione determina la qualità dei loro risultati. risultati.
Il campionamento per probabilità offre un alto grado di qualità nei risultati del ricercatore. Questo perché si tratta di un’indagine su una rappresentazione imparziale della popolazione. popolazione.
Quando la popolazione è diversificata: quando le dimensioni della popolazione sono grandi e diversificate, questo metodo di campionamento è utile perché aiuta i ricercatori a creare campioni che rappresentano pienamente la popolazione. rappresentano appieno la popolazione.
Supponiamo di voler sapere quante persone preferiscono il turismo medico alle cure nel proprio paese. questo metodo di campionamento può aiutare il ricercatore a raccogliere campioni da vari strati socio-economici, ecc. Il ricercatore può raccogliere campioni da vari strati socio-economici, background, ecc. per rappresentare la popolazione generale, per rappresentare la popolazione generale.
Per creare un campione accurato: il campionamento probabilistico aiuta i ricercatori a per creare un campione accurato della popolazione.
I ricercatori possono utilizzare questo per creare una dimensione accurata del campione che possa aiutarli a ottenere dati ben definiti. dati ben definiti.
Vantaggi del campionamento probabilistico
1.- È efficace dal punto di vista dei costi: questo processo è efficace dal punto di vista dei costi e dei tempi.
2.- E’ semplice e facile: il campionamento probabilistico è un metodo facile perché non implica un’analisi dei dati. un processo complicato.
È veloce e fa risparmiare tempo.
3.- Non tecnico: questo metodo di campionamento non richiede alcuna conoscenza tecnica grazie al fatto che per la semplicità con cui può essere eseguito.
Questo metodo non richiede alcun conoscenze complesse e, fortunatamente, non è affatto lungo.
Formula di campionamento delle probabilità
Esiste un gran numero di formule per il campionamento probabilistico, una delle più comuni per la sua semplicità è quella del campionamento statistico, tuttavia ti consigliamo di leggere e approfondire i vari metodi di campionamento menzionati sopra.
Infine, ti invitiamo a continuare ad approfondire l’argomento leggendo la nostra guida sul Campionamento Non Probabile e a creare un account gratuito per il nostro software di sondaggi e scoprire tutte le sue potenzialità.
