Il campionamento è una parte essenziale di qualsiasi progetto di ricerca. Il giusto metodo di campionamento può determinare la validità della ricerca ed è essenziale scegliere il metodo giusto per la domanda specifica. In questo articolo esamineremo da vicino alcuni dei metodi di campionamento più diffusi e forniremo esempi reali di come possono essere utilizzati per raccogliere dati accurati e affidabili.
Dal semplice campionamento casuale al complesso campionamento stratificato, esploreremo i pro, i contro e le migliori pratiche di ciascun metodo. Quindi, sia che siate ricercatori esperti o che abbiate appena iniziato il vostro percorso, questo articolo è una lettura obbligata per chiunque voglia padroneggiare i metodi di campionamento. Iniziamo!
Che cos’è il campionamento?
Campionamento è una tecnica di selezione di singoli membri o di un sottoinsieme della popolazione per trarne inferenze statistiche e stimare le caratteristiche dell’intera popolazione. Diversi metodi di campionamento sono ampiamente utilizzati dai ricercatori in ricerca di mercato in modo da non dover effettuare ricerche sull’intera popolazione per raccogliere informazioni utili.
Si tratta inoltre di un metodo conveniente in termini di tempo e di costi e quindi costituisce la base di ogni progetto di ricerca . Le tecniche di campionamento possono essere utilizzate nei software di ricerca per ottenere una derivazione ottimale.
Ad esempio, Supponiamo che un produttore di farmaci voglia ricercare gli effetti collaterali negativi di un farmaco sulla popolazione del Paese. In questo caso, è quasi impossibile condurre uno studio di ricerca che coinvolga tutti. In questo caso, il ricercatore decide di scegliere un campione di persone da ogni demografico e poi li ricerca, dandogli un feedback indicativo sul comportamento del farmaco.
Tipi di campionamento: metodi di campionamento
Il campionamento nella ricerca di mercato è di due tipi: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico. Vediamo più da vicino questi due metodi di campionamento.
- Campionamento di probabilità: Campionamento di probabilità è una tecnica di campionamento in cui il ricercatore seleziona alcuni criteri e sceglie i membri di una popolazione in modo casuale. Con questo parametro di selezione, tutti i membri hanno le stesse opportunità di partecipare al campione.
- Campionamento non probabilistico: In non probabilità campionamento, il ricercatore sceglie casualmente i membri per la ricerca. Questo metodo di campionamento non è un processo di selezione fisso o predefinito. Ciò rende difficile che tutti gli elementi della popolazione abbiano le stesse opportunità di essere inclusi in un campione.
In questo blog vengono illustrati i vari metodi di campionamento probabilistico e non probabilistico che si possono implementare in qualsiasi ricerca di mercato di mercato.
Tipi di campionamento probabilistico con esempi:
Campionamento di probabilità è una tecnica con cui i ricercatori scelgono dei campioni da una popolazione più ampia basandosi sulla teoria della probabilità. Questo metodo di campionamento considera ogni membro della popolazione e forma i campioni in base a un processo fisso.
Ad esempio, in una popolazione di 1000 membri, ogni membro avrà una probabilità di 1/1000 di essere selezionato per far parte di un campione. Il campionamento per probabilità elimina la distorsione del campionamento nella popolazione e consente di includere tutti i membri nel campione.
Esistono quattro tipi di tecniche di campionamento probabilistico:
- Campionamento casuale semplice: Una delle migliori tecniche di campionamento probabilistico che aiuta a risparmiare tempo e risorse è il campionamento casuale semplice.
Campionamento casuale semplice
metodo. Si tratta di un metodo affidabile per ottenere informazioni in cui ogni singolo membro di una popolazione viene scelto in modo casuale, per puro caso. Ogni individuo ha la stessa probabilità di essere scelto per far parte di un campione.
Ad esempio, in un’organizzazione di 500 dipendenti, se il team delle risorse umane decide di svolgere attività di team building, è probabile che preferisca scegliere dei gettoni da una ciotola. In questo caso, ognuno dei 500 dipendenti ha le stesse opportunità di essere selezionato. - Campionamento a grappolo:
Campionamento a grappolo
è un metodo in cui i ricercatori dividono l’intera popolazione in sezioni o cluster che rappresentano una popolazione. I cluster vengono identificati e inclusi in un campione in base a parametri demografici come età, sesso, località, ecc. Questo rende molto semplice per un creatore di sondaggi ricavare inferenze efficaci dal feedback.
Ad esempio, supponiamo che il governo degli Stati Uniti voglia valutare il numero di immigrati che vivono negli Stati Uniti continentali. In questo caso, possono suddividerlo in cluster basati su Stati come California, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawaii, ecc. Questo modo di condurre un sondaggio sarà più efficace in quanto i risultati saranno organizzati per Stati e forniranno dati approfonditi sull’immigrazione. - Campionamento sistematico: I ricercatori utilizzano il
metodo di campionamento sistematico
scegliere i membri del campione di una popolazione a intervalli regolari. Richiede la selezione di un punto di partenza per il campione e di una dimensione del campione che può essere ripetuta a intervalli regolari. Questo tipo di metodo di campionamento ha un intervallo predefinito; pertanto, questa tecnica di campionamento è la meno dispendiosa in termini di tempo.
Ad esempio, un ricercatore intende raccogliere un campione sistematico di 500 persone in una popolazione di 5000. Numererà ogni elemento della popolazione da 1 a 5000 e sceglierà ogni 10° individuo per far parte del campione (popolazione totale/dimensione del campione = 5000/500 = 10). - Campionamento casuale stratificato:
Campionamento casuale stratificato
è un metodo in cui il ricercatore divide la popolazione in gruppi più piccoli che non si sovrappongono ma che rappresentano l’intera popolazione. Durante il campionamento, è possibile organizzare questi gruppi e poi estrarre un campione da ciascun gruppo separatamente.
Ad esempio, un ricercatore che voglia analizzare le caratteristiche delle persone appartenenti a diverse fasce di reddito annuale creerà degli strati (gruppi) in base al reddito familiare annuale. Ad esempio, meno di 20.000 dollari, 21.000-30.000 dollari, 31.000-40.000 dollari, 41.000-50.000 dollari, ecc. In questo modo, il ricercatore conclude le caratteristiche delle persone appartenenti a diversi gruppi di reddito. I marketer possono analizzare quali gruppi di reddito indirizzare e quali eliminare per creare una tabella di marcia che porti a risultati fruttuosi.
Usi del campionamento probabilistico
Gli usi del campionamento probabilistico sono molteplici:
- Ridurre la distorsione del campione: Con il metodo del campionamento probabilistico, la distorsione del campione derivato da una popolazione è trascurabile o inesistente. La selezione del campione è principalmente frutto della comprensione e dell’inferenza del ricercatore. Il campionamento per probabilità porta a una qualità superiore raccolta dei dati poiché il campione rappresenta in modo appropriato la popolazione.
- Popolazione eterogenea: Quando la popolazione è vasta e diversificata, è essenziale avere una rappresentanza adeguata in modo che i dati non siano sbilanciati verso un solo gruppo demografico. demografico . Ad esempio, supponiamo che Square voglia capire quali persone potrebbero produrre i suoi dispositivi per i punti vendita. In questo caso, è utile un sondaggio condotto su un campione di persone in tutti gli Stati Uniti, provenienti da diversi settori e contesti socio-economici.
- Creare un campione accurato: Il campionamento per probabilità aiuta i ricercatori a pianificare e creare un campione accurato. Ciò consente di ottenere dati ben definiti.
Tipi di campionamento non probabilistico con esempi
Il metodo non probabilistico è un metodo di campionamento che prevede una raccolta di feedback basata sulle capacità di selezione del campione da parte del ricercatore o dello statistico e non su un processo di selezione fisso. Nella maggior parte dei casi, il risultato di un sondaggio condotto con un campione non probabile porta a risultati distorti, che potrebbero non rappresentare la popolazione target desiderata. Tuttavia, ci sono situazioni, come le fasi preliminari della ricerca o i vincoli di costo per la conduzione della ricerca, in cui il campionamento non probabilistico sarà molto più utile dell’altro tipo.
Quattro tipi di campionamento non probabilistico spiegano meglio lo scopo di questo metodo di campionamento:
- Campionamento di convenienza: Questo metodo dipende dalla facilità di accesso ai soggetti, come il sondaggio dei clienti in un centro commerciale o dei passanti in una strada trafficata. Di solito viene definito come campionamento di convenienza per la facilità di esecuzione da parte del ricercatore e di contatto con i soggetti. I ricercatori non hanno quasi nessuna autorità per selezionare gli elementi del campione, e la selezione avviene esclusivamente in base alla vicinanza e non alla rappresentatività. Questo metodo di campionamento non probabilistico viene utilizzato quando la raccolta di feedback ha limiti di tempo e di costo. In situazioni di limitazione delle risorse, come nelle fasi iniziali della ricerca, si ricorre al campionamento di convenienza.
Ad esempio, le startup e le ONG di solito effettuano campionamenti convenzionali in un centro commerciale per distribuire opuscoli su eventi imminenti o sulla promozione di una causa: si posizionano all’ingresso del centro commerciale e distribuiscono opuscoli in modo casuale. - Campionamento giudicante o mirato: Campioni giudicanti o mirati sono formati a discrezione del ricercatore. I ricercatori considerano esclusivamente lo scopo dello studio e la comprensione del pubblico di riferimento. Per esempio, quando i ricercatori vogliono capire il processo di pensiero delle persone interessate a studiare per ottenere un master. I criteri di selezione saranno: “Sei interessato a fare un master in …?” e chi risponde con un “No” viene escluso dal campione.
- Campionamento a palla di neve: Campionamento a palla di neve è un metodo di campionamento che i ricercatori applicano quando i soggetti sono difficili da rintracciare. Ad esempio, censire le persone senza tetto o gli immigrati clandestini sarà estremamente impegnativo. In questi casi, utilizzando la teoria della palla di neve, i ricercatori possono individuare alcune categorie da intervistare e ricavarne i risultati. I ricercatori utilizzano questo metodo di campionamento anche quando l’argomento è molto delicato e non viene discusso apertamente, come ad esempio i sondaggi per raccogliere informazioni sull’HIV-Aids. Non sono molte le vittime che rispondono prontamente alle domande. Tuttavia, i ricercatori possono contattare persone che potrebbero conoscere o volontari associati alla causa per entrare in contatto con le vittime e raccogliere informazioni.
- Campionamento per quote: In Campionamento per quote In questa tecnica di campionamento la selezione dei membri avviene sulla base di uno standard prestabilito. In questo caso, poiché il campione viene formato sulla base di attributi specifici, il campione creato avrà le stesse qualità presenti nella popolazione totale. Si tratta di un metodo rapido di raccolta dei campioni.
Usi del campionamento non probabilistico
Il campionamento non probabilistico viene utilizzato per i seguenti casi:
- Creare un’ipotesi: I ricercatori utilizzano il metodo di campionamento non probabilistico per creare un’ipotesi quando sono disponibili informazioni preliminari limitate o nulle. Questo metodo aiuta a restituire immediatamente i dati e a costruire una base per ulteriori ricerche.
- Ricerca esplorativa: I ricercatori utilizzano ampiamente questa tecnica di campionamento quando conducono ricerche qualitative, studi pilota o ricerche esplorative. ricerca esplorativa.
- Vincoli di budget e di tempo: Il metodo non probabilistico quando ci sono vincoli di budget e di tempo e devono essere raccolti alcuni dati preliminari. Poiché il disegno del sondaggio non è rigido, è più facile scegliere gli intervistati in modo casuale e farli rispondere al sondaggio o al questionario.
Come si decide il tipo di campionamento da utilizzare?
Per qualsiasi ricerca, è essenziale scegliere un metodo di campionamento che risponda accuratamente agli obiettivi dello studio. L’efficacia del campionamento dipende da diversi fattori. Ecco alcuni passaggi che i ricercatori esperti seguono per decidere il metodo di campionamento migliore.
- Annotare gli obiettivi della ricerca. In generale, deve essere una combinazione di costo, precisione o accuratezza.
- Identificare le tecniche di campionamento efficaci che potrebbero raggiungere gli obiettivi della ricerca.
- Testate ciascuno di questi metodi e verificate se vi aiutano a raggiungere il vostro obiettivo.
- Selezionare il metodo più adatto alla ricerca.
Differenza tra campionamento probabilistico e non probabilistico
Abbiamo esaminato i diversi tipi di metodi di campionamento e i loro sottotipi. Per riassumere l’intera discussione, tuttavia, le differenze significative tra i metodi di campionamento probabilistico e quelli non probabilistici sono le seguenti:
| Metodi di campionamento per probabilità | Metodi di campionamento non probabilistici | |
| Definizione | Il campionamento per probabilità è una tecnica di campionamento in cui i campioni di una popolazione più ampia vengono scelti con un metodo basato sulla teoria della probabilità. | Il campionamento non probabilistico è una tecnica di campionamento in cui il ricercatore seleziona i campioni in base a un giudizio soggettivo piuttosto che a una selezione casuale. |
| Conosciuto in alternativa come | Metodo di campionamento casuale. | Metodo di campionamento non casuale |
| Selezione della popolazione | La popolazione viene selezionata in modo casuale. | La popolazione è selezionata arbitrariamente. |
| Natura | La ricerca è conclusiva. | La ricerca è esplorativa. |
| Campione | Poiché esiste un metodo di selezione del campione, i dati demografici della popolazione sono rappresentati in modo definitivo. | Poiché il metodo di campionamento è arbitrario, la rappresentazione demografica della popolazione è quasi sempre distorta. |
| Tempo impiegato | Richiede tempi più lunghi, poiché il disegno di ricerca definisce i parametri di selezione prima dell’inizio della ricerca di mercato. | Questo tipo di metodo di campionamento è rapido poiché né il campione né i criteri di selezione del campione sono indefiniti. |
| Risultati | Questo tipo di campionamento è del tutto imparziale e quindi anche i risultati sono definitivi. | Questo tipo di campionamento è completamente distorto e quindi anche i risultati sono distorti, rendendo la ricerca speculativa. |
| Ipotesi | Nel campionamento probabilistico esiste un’ipotesi di fondo prima dell’inizio dello studio e questo metodo mira a dimostrare l’ipotesi. | Nel campionamento non probabilistico, l’ipotesi viene ricavata dopo aver condotto lo studio di ricerca. |
Conclusione
Ora che abbiamo appreso come funzionano i diversi metodi di campionamento, largamente utilizzati dai ricercatori nelle ricerche di mercato per evitare di dover fare ricerche sull’intera popolazione per raccogliere informazioni utili, esaminiamo uno strumento che può aiutarvi a gestire queste informazioni.
QuestionPro comprende la necessità di un metodo accurato, tempestivo ed economico per selezionare il campione adeguato; per questo motivo ha creato QuestionPro Software, un insieme di strumenti che consentono di selezionare in modo efficiente il pubblico di riferimento, di gestire i risultati in un archivio organizzato e personalizzabile e di gestire la community per il feedback successivo al sondaggio.
Non perdete l’occasione di elevare il valore della ricerca.
