Il campionamento stratificato è una procedura di campionamento in cui la popolazione target viene separata in segmenti unici e omogenei (strati) e poi viene selezionato un campione casuale semplice da ogni segmento (strato). I campioni selezionati dai vari strati vengono combinati in un unico campione. Questa procedura di campionamento viene talvolta definita “campionamento occasionale a pagamento”.
In questo articolo esploreremo le basi, i tipi e le applicazioni del campionamento stratificato e lo confronteremo con altri metodi di campionamento, tra cui il campionamento per quote, evidenziando i punti di forza e i limiti di ciascun approccio. Leggi di seguito alcune considerazioni da tenere a mente per ottenere la migliore cattura.
Cos’è il campionamento stratificato?
Il campionamento stratificato è un modo per ottenere un campione rappresentativo da una comunità che i ricercatori hanno diviso in gruppi simili (chiamati “strati”). I ricercatori utilizzano questa tecnica per assicurarsi che il loro campione includa membri di determinate classi e per fare stime accurate delle caratteristiche di ciascun gruppo.
Questo tipo di campionamento probabilistico, chiamato “campionamento casuale stratificato”, viene utilizzato in numerosi progetti di ricerca per conoscere meglio le differenze tra le sottopopolazioni.
Nella prima fase del metodo di campionamento stratificato, i ricercatori dividono una comunità eterogenea in gruppi per lo più uguali. Questi gruppi sono chiamati strati, che è il plurale di stratum.
Quindi, si prendono dei campioni casuali da ogni gruppo (chiamato “strato”) e li si combina per ottenere un campione completo rappresentativo dell’insieme. Per saperne di più sui gruppi rappresentativi. Il campionamento per quote è quando i ricercatori scelgono i soggetti dai gruppi in modo non casuale.
Gli strati sono gruppi più piccoli di persone che sono per lo più uguali tra loro rispetto all’intera comunità. I ricercatori possono dividere i gruppi in classi in base al reddito, al sesso, alla razza, ecc.
Ad esempio, se la tua domanda di ricerca ti chiede di confrontare i risultati ottenuti da persone con redditi diversi, potresti dividere i gruppi in base al reddito. Dovrebbe esserci un solo strato per l’intera comunità.
Fasi di selezione per un’indagine con campionamento stratificato
Il campionamento stratificato è una tecnica utilizzata per garantire che vari sottogruppi (o strati) all’interno di una popolazione siano adeguatamente rappresentati nel campione. Ci sono otto fasi principali nella selezione di un campione casuale stratificato:
Passo 1: Definire la popolazione target
Definisci chiaramente la popolazione che vuoi studiare, specificandone le caratteristiche e i confini.
Fase 2: Identificare le variabili di stratificazione
Determina le caratteristiche o le variabili chiave per dividere la popolazione in sottogruppi o strati significativi. Queste variabili devono essere rilevanti per gli obiettivi della ricerca e aiutare a creare gruppi distinti all’interno della popolazione.
Fase 3: Determinazione del numero di strati
In base alle variabili di stratificazione identificate, decidi quanti strati creare. Il numero di strati deve essere determinato dalla variabilità della popolazione e dal livello di precisione richiesto dallo studio.
Fase 4: Sviluppare o identificare una struttura di campionamento
Ottenere o creare un quadro di campionamento che includa informazioni sulle variabili di stratificazione per ogni elemento della popolazione target. Un quadro di campionamento è un elenco o un database che rappresenta la popolazione da cui verrà selezionato il campione.
Fase 5: Valutazione della struttura di campionamento
Valutare il quadro di campionamento per individuare eventuali problemi come sottocopertura (elementi mancanti nella popolazione), sovracopertura (elementi duplicati o irrilevanti), elenchi multipli o raggruppamenti. Adegua lo schema se necessario per garantirne l’accuratezza e l’adeguatezza al campionamento.
Fase 6: Suddivisione della struttura di campionamento in strati
Dividere la struttura di campionamento in strati separati in base alle variabili di stratificazione identificate. Ogni elemento della popolazione deve essere assegnato a uno e un solo strato, assicurando che gli strati siano reciprocamente esclusivi e collettivamente esaustivi.
Fase 7: Determinare la dimensione del campione per ogni strato
Decidi la dimensione del campione desiderata per l’indagine complessiva e la dimensione del campione per ogni strato. La dimensione del campione per ogni strato dovrebbe essere determinata in base alla proporzione della popolazione che appartiene a quello strato. In questo modo si garantisce che ogni strato sia rappresentato in modo adeguato nel campione finale.
Fase 8: Selezione casuale dei campioni di ogni strato
Seleziona a caso il numero di elementi specificato da ogni strato utilizzando tecniche di campionamento casuale. In questo modo si garantisce che ogni elemento della popolazione abbia le stesse possibilità di essere selezionato e si ottiene un campionamento rappresentativo all’interno di ogni strato.
Se vuoi saperne di più sul “Campionamento casuale stratificato”, leggi questo blog: Campionamento casuale stratificato: Definizione, metodo ed esempi
Sottotipi di campionamento stratificato
Esistono due principali sottotipi di campionamento stratificato: Il campionamento proporzionale e quello sproporzionato.
Campionamento stratificato proporzionale
Nella stratificazione proporzionale, il numero di elementi assegnati ai vari strati è proporzionale alla rappresentazione degli strati della popolazione target. In altre parole, la dimensione finale del campione estratto da ogni strato è proporzionale alla dimensione relativa di quello strato della popolazione target.
La frazione di campionamento viene applicata a ogni strato, dando a ogni elemento della popolazione un’uguale opportunità di essere selezionato. Il campione risultante è auto-ponderato. Questa tecnica di campionamento viene utilizzata quando la ricerca mira a stimare i parametri della popolazione.
Spesso il ricercatore desidera stimare i parametri della popolazione, condurre analisi dettagliate all’interno di uno strato relativamente piccolo e confrontare gli strati tra loro. Il campionamento casuale stratificato proporzionale potrebbe non dare risultati in alcuni strati di questo tipo di analisi.
Prendendo l’esempio descritto nella nostra tabella, non sarebbe possibile effettuare un’analisi dettagliata degli elementi della zona 2, poiché solo 12 di questi elementi sono presenti nel campione.
Inoltre, il confronto degli elementi della Zona 2 con le altre zone sarebbe dubbio.
Il campionamento stratificato sproporzionato può essere una scelta migliore per effettuare questo tipo di analisi.
Campionamento stratificato sproporzionato
Il campionamento sproporzionato è una procedura in cui il numero di elementi inclusi nel campione da ogni strato non è proporzionale alla loro rappresentazione nella popolazione totale. Gli elementi della popolazione non hanno le stesse possibilità di essere inclusi nel campione. La stessa frazione di campionamento non si applica a ogni strato.
D’altra parte, gli strati hanno frazioni di campionamento diverse, quindi questa procedura di campionamento non è una selezione equiprobabile. La composizione della popolazione deve compensare la sproporzione del campione per stimare i parametri della popolazione. Tuttavia, per alcuni progetti di ricerca, il campionamento stratificato sproporzionato può essere più appropriato di quello proporzionale.
Il campionamento sproporzionato può essere suddiviso in tre sottotipi in base agli scopi del nostro incarico.
Ad esempio, potrebbe facilitare l’analisi per strati, concentrandosi sull’ottimizzazione dei costi, dell’accuratezza o sia dell’accuratezza che dei costi.
L’obiettivo di uno studio può richiedere al ricercatore un’analisi dettagliata degli strati del campione. Se si utilizza la stratificazione proporzionale, la dimensione del campione di uno strato è molto piccola; pertanto, potrebbe essere difficile raggiungere gli obiettivi dello studio.
L’assegnazione proporzionale potrebbe richiedere un numero maggiore di casi per questo tipo di analisi dettagliata. Un’opzione è quella di sovracampionare strati piccoli o poco frequenti. Tale sovracampionamento creerebbe una distribuzione sproporzionata degli strati del campione rispetto alla popolazione. Tuttavia, i casi potrebbero essere sufficienti per effettuare l’analisi degli strati richiesta dallo studio.
IMPARARE SU: Campionamento dei sondaggi
Punti di forza e di debolezza del campionamento stratificato
Il campionamento stratificato presenta molti punti di forza e di debolezza associati alla maggior parte delle procedure di campionamento probabilistico rispetto alle procedure di campionamento non probabilistico.
Rispetto al campionamento casuale semplice, i punti di forza del campionamento stratificato sono i seguenti:
Punti di forza del campionamento stratificato:
- Maggiore rappresentatività: Il campionamento stratificato assicura che tutti i sottogruppi di una popolazione siano rappresentati, portando a risultati più accurati e affidabili. Questo è particolarmente vantaggioso quando alcuni strati sono piccoli ma importanti per lo studio.
- Maggiore precisione: Riducendo la variabilità all’interno degli strati, il campionamento stratificato spesso produce stime più precise rispetto al campionamento casuale semplice, soprattutto quando esistono differenze significative tra gli strati.
- Analisi su misura: I ricercatori possono analizzare i dati per strati specifici, consentendo una comprensione più approfondita delle variazioni della popolazione e l’identificazione di tendenze o modelli.
- Efficienza delle risorse: Il campionamento stratificato può essere più efficiente in termini di tempo e costi, soprattutto quando si rivolge a sottogruppi specifici piuttosto che al campionamento casuale di una popolazione più ampia.
Punti deboli del campionamento stratificato:
- Complessità nell’implementazione: La progettazione di un campione stratificato richiede una chiara comprensione della popolazione e un’accurata identificazione degli strati, il che può essere complicato e richiedere molto tempo.
- Potenziale di errata classificazione: La definizione o la classificazione errata degli strati può causare distorsioni e compromettere la validità dei risultati.
- Applicabilità limitata: Il campionamento stratificato potrebbe non essere appropriato per popolazioni senza strati chiari o per popolazioni omogenee, dove potrebbe essere sufficiente un semplice campionamento casuale.
- Intensità delle risorse: Garantire una stratificazione accurata e una selezione casuale all’interno di ogni strato può richiedere più tempo e impegno.
Qual è la differenza tra campionamento stratificato, campionamento e campionamento per quote?
Il campionamento stratificato e il campionamento per quote sono simili tra loro. Entrambi prevedono la suddivisione della popolazione target in categorie e la successiva selezione di un certo numero di elementi da ciascuna categoria. Entrambe le procedure hanno come obiettivo principale la selezione di un campione rappresentativo e/o la facilitazione dell’analisi dei sottogruppi. Tuttavia, ci sono importanti differenze.
Il campionamento stratificato, il campionamento per quote e il campionamento per quote sono tutte tecniche utilizzate nella ricerca per selezionare partecipanti o osservazioni da una popolazione. Tuttavia, differiscono per metodologia, obiettivi e attuazione. Ecco una panoramica di ciascuna di esse:
1. Campionamento
- Definizione: Il campionamento è un termine generale che indica il processo di selezione di un sottoinsieme di individui da una popolazione più ampia per stimare le caratteristiche o raccogliere informazioni su tale popolazione.
- Scopo: l’obiettivo principale è quello di fare inferenze sull’intera popolazione basandosi sulle osservazioni del campione.
- Tipi: Il campionamento può includere vari metodi, come il campionamento casuale semplice, il campionamento sistematico, il campionamento stratificato e il campionamento a grappolo.
2. Campionamento stratificato
- Definizione: Il campionamento stratificato è un tipo specifico in cui la popolazione viene divisa in sottogruppi distinti (strati) in base a determinate caratteristiche (ad esempio, età, sesso, reddito). Da ogni strato viene poi estratto un campione casuale.
- Scopo: questo metodo garantisce che tutti i sottogruppi siano adeguatamente rappresentati nel campione, portando a risultati più accurati e affidabili.
- Vantaggi: Riduce la variabilità all’interno degli strati e consente un’analisi dettagliata di sottogruppi specifici, migliorando la precisione complessiva delle stime.
3. Campionamento per quote
- Definizione: Il campionamento per quote è una tecnica di campionamento non probabilistico in cui i ricercatori assicurano che caratteristiche o tratti specifici siano rappresentati stabilendo quote per diversi sottogruppi. I partecipanti vengono selezionati fino al raggiungimento di queste quote, indipendentemente dalla loro probabilità di selezione.
- Scopo: L’obiettivo è quello di garantire che alcune caratteristiche della popolazione si riflettano nel campione, spesso per convenienza o per economicità.
- Limitazioni: Poiché non prevede una selezione casuale, il campionamento per quote può introdurre pregiudizi e limitare la generalizzabilità dei risultati. Il campione potrebbe non essere realmente rappresentativo della popolazione.
Riepilogo delle differenze principali
| Caratteristica | Campionamento | Campionamento stratificato | Campionamento per quote |
|---|---|---|---|
| Definizione | Dividi la popolazione in strati e preleva dei campioni in modo casuale da ciascuno di essi. | Per garantire la rappresentazione dei sottogruppi per ottenere risultati accurati | Garantisce la rappresentazione di caratteristiche specifiche attraverso la definizione di quote |
| Scopo | Per stimare le caratteristiche della popolazione | Per ottenere la rappresentazione di alcuni tratti in modo efficiente | Varia in base al metodo utilizzato |
| Metodo di selezione | Può utilizzare diversi metodi | Selezione casuale da ogni strato | Selezione non casuale fino al raggiungimento delle quote |
| Rischio di distorsione | Varia in base al metodo utilizzato | Bias più bassi se gli strati sono ben definiti | Rischio di distorsione più elevato a causa di una selezione non casuale |
| Generalizzabilità | Dipende dal metodo di campionamento | Generalmente più alto a causa della selezione casuale | Limitato a causa di potenziali pregiudizi |
Comprendere queste differenze aiuta i ricercatori a scegliere il metodo di campionamento più adatto in base agli obiettivi dello studio, alle risorse e alle caratteristiche della popolazione.
Infine, condividiamo un articolo sulle caratteristiche di un altro tipo di campionamento, quello sistematico, il campionamento a grappolo.
Conclusione
Comprendere le distinzioni tra i metodi di campionamento è fondamentale per selezionare l’approccio migliore per qualsiasi studio di ricerca. Il campionamento stratificato, che enfatizza la rappresentazione dei sottogruppi, offre precisione, soprattutto quando la diversità della popolazione è un fattore chiave. Al contrario, il campionamento per quote offre un metodo più flessibile e non casuale, spesso adatto a studi sensibili ai tempi o al budget.
Anche se ogni metodo presenta vantaggi e sfide uniche, sapere quando e come usarli può migliorare significativamente la validità dei risultati della ricerca. Grazie a queste conoscenze, i ricercatori possono progettare sondaggi e studi che producano informazioni utili, assicurandosi di trarre le conclusioni più accurate sulle popolazioni di riferimento.
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