Cos’è il campionamento casuale?

Che cos’è il campionamento casuale?

Quando si effettua un sondaggio, non sarebbe pratico studiare un’intera popolazione. Il campionamento è un metodo che consente ai ricercatori di dedurre informazioni su una popolazione in base ai risultati di un sottoinsieme della popolazione. È importante assicurarsi che gli individui selezionati siano rappresentativi dell’intera popolazione.

Sono disponibili diverse tecniche di campionamento che possono essere raggruppate in due categorie come campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico. La differenza tra le due tecniche è se il campione viene selezionato in base alla randomizzazione o meno.

Nel campionamento probabilistico, in alternativa noto come campionamento casuale, si inizia con un campione completo di tutti gli individui idonei che hanno le stesse possibilità di far parte del campione selezionato. La selezione deve avvenire in modo “casuale”, il che significa che non differiscono in modo significativo dalle osservazioni non campionate. In genere si presume che i test statistici contengano dati ottenuti mediante campionamento casuale. Ad esempio, exit poll degli elettori che mirano a prevedere i probabili risultati di un’elezione.

Verranno discusse le seguenti tecniche di campionamento casuale: campionamento casuale semplice, campionamento stratificato, campionamento cluster e campionamento multistadio. Tecniche di campionamento non casuali sono spesso indicati come campionamento convenienza.

Campionamento casuale semplice

Il campionamento casuale semplice è l’approccio più semplice per ottenere un campione casuale. Si tratta di raccogliere la dimensione del campione desiderato e selezionare le osservazioni da una popolazione in modo tale che ogni osservazione ha la stessa possibilità di selezione fino a quando la dimensione del campione desiderato è raggiunto. Ad esempio, una selezione casuale di 20 studenti da una classe di 50 studenti dà una probabilità di selezione essere 1/50.

Campionamento casuale stratificato

Questa tecnica divide gli elementi della popolazione in sottogruppi o strati chiave. Gli elementi sono selezionati casualmente da ciascuno di questi strati. Per esempio, maschi sotto 30, femmine sotto 30, maschi 30 o più, e femmine 30 o più. Supponiamo che tu voglia ottenere una dimensione del campione di 200, quindi puoi scegliere campioni di 50 da ogni strato. La dimensione del campione richiesta per ogni strato sarà progettata per corrispondere alle proporzioni di popolazione note o per sovrarappresentare sottogruppi chiave di interesse. Abbiamo bisogno di avere informazioni preliminari sulla popolazione per creare sottogruppi. Il vantaggio principale del campionamento stratificato rispetto al semplice campionamento casuale è assicurarsi di avere buone dimensioni del campione nei sottogruppi chiave.

Campionamento cluster

Simile al campionamento casuale stratificato, il campionamento cluster divide il campione in un gran numero di sottogruppi. Quindi alcuni di questi sottogruppi vengono selezionati a caso e semplici campioni casuali vengono quindi raccolti all’interno di questi sottogruppi. Questi sottogruppi sono chiamati cluster.

In genere, lo scopo del campionamento del cluster è quello di ridurre i costi della raccolta dei dati. Ciò si ottiene definendo i cluster in base alla facilità di accesso (ad esempio, un sobborgo può essere un cluster se campionamento porta a porta o una famiglia può essere un cluster se intervista telefonica).

Campionamento multistadio

Il campionamento multistadio è una combinazione di una o più delle tecniche sopra descritte. La popolazione è divisa in più cluster e quindi questi cluster sono ulteriormente divisi e raggruppati in vari sottogruppi (strati) in base alla somiglianza. Uno o più cluster possono essere selezionati casualmente da ogni strato. Questo processo continua fino a quando il cluster non può essere diviso ulteriormente

Alternative al campionamento casuale

Il campionamento di convenienza si riferisce ad approcci in cui considerazioni di semplicità piuttosto che di casualità determinano quali osservazioni sono selezionate in un campione. Qui i campioni vengono selezionati in base alla disponibilità. Quando la disponibilità di campioni è rara, vengono selezionati campioni di convenienza. Questo viene utilizzato generalmente durante le fasi iniziali di un sondaggio ed è veloce e facile da fornire risultati.

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