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Tipi di campioni e campionamento

Chiamiamo “campionamento” le procedure statistiche utilizzate per selezionare campioni rappresentativi della popolazione a cui appartengono e che sono oggetto di studio in una determinata indagine.

Tipi di campionamento

In questo articolo analizzeremo i diversi tipi di campionamento esistenti, sia casuali che non sistematici.

Campionamento nelle statistiche inferenziali

Nelle statistiche, il concetto di “campione” è utilizzato per riferirsi a qualsiasi possibile sottoinsieme di una data popolazione. Quindi, quando parliamo di un campione, ci riferiamo ad un determinato insieme di soggetti che provengono da un gruppo più ampio (la popolazione).

La statistica inferenziale è il ramo di questa disciplina che si occupa di studiare i campioni per fare inferenze in relazione alle popolazioni da cui provengono. Si oppone alla statistica descrittiva, il cui compito consiste, come indica il suo nome, nel descrivere in dettaglio le caratteristiche del campione, e quindi idealmente della popolazione.

Tuttavia, il processo di inferenza statistica richiede che il campione in questione sia rappresentativo della popolazione di riferimento in modo da poter generalizzare le conclusioni ottenute su piccola scala. Per facilitare questo compito, sono state sviluppate diverse tecniche di campionamento, ovvero la raccolta o la selezione dei campioni.

Esistono due tipi principali di campionamento: casuale o di probabilità e non casuale, noto anche come “non-probabilità”. A loro volta, ognuna di queste due ampie categorie comprende vari tipi di campionamento, che si distinguono in base a fattori quali le caratteristiche della popolazione di riferimento o le tecniche di selezione impiegate.

Tipi di campionamento casuale o di probabilità

Si parla di campionamento casuale nei casi in cui tutti i soggetti di una popolazione hanno la stessa probabilità di essere scelti come parte del campione. I campioni di questo tipo sono più popolari e utili di quelli non casuali, soprattutto perché hanno un’elevata rappresentatività e permettono di calcolare l’errore del campione.

Semplice campionamento casuale

In questo tipo di campionamento le variabili campione rilevanti hanno la stessa funzione di probabilità e sono indipendenti l’una dall’altra. La popolazione deve essere infinita o finita con il rifornimento di elementi. Il campionamento casuale semplice è più comunemente usato nelle statistiche inferenziali, ma è meno efficace in campioni molto grandi.

Stratificato

Il campionamento casuale stratificato consiste nel dividere la popolazione in strati; un esempio di ciò sarebbe lo studio della relazione tra il grado di soddisfazione della vita e il livello socioeconomico. Un certo numero di soggetti viene poi estratto da ciascuno degli strati per mantenere la proporzione della popolazione di riferimento.

Dai cluster

Nelle statistiche inferenziali, i cluster sono insiemi di elementi della popolazione, come le scuole o gli ospedali pubblici di un comune. Quando si effettua questo tipo di campionamento, la popolazione (negli esempi, una località specifica) viene suddivisa in diversi cluster e alcuni di essi vengono scelti a caso per essere studiati.

Sistematica

In questo caso, iniziamo dividendo il numero totale di soggetti o osservazioni che compongono la popolazione per quello che vogliamo utilizzare per il campione. Poi si sceglie un numero casuale tra i primi e questo stesso valore viene costantemente aggiunto; gli elementi selezionati diventeranno parte del campione.

Campionamento non casuale o non probabilistico
I campioni non probabilistici utilizzano criteri con un basso livello di sistematizzazione che cercano di garantire che il campione abbia un certo grado di rappresentatività. Questo tipo di campionamento viene utilizzato principalmente quando non è possibile effettuare altri campioni casuali, cosa molto comune a causa dell’elevato costo delle procedure di controllo.

Intenzionale, opinione o convenienza

Nel campionamento mirato, il ricercatore sceglie volontariamente gli elementi che compongono il campione, assumendo che esso sia rappresentativo della popolazione di riferimento. Un esempio che sarà familiare agli studenti di psicologia è l’uso degli studenti come campioni di opinione da parte dei professori universitari.

Campionamento a palla di neve o a catena

In questo tipo di campionamento, i ricercatori contattano soggetti specifici; poi reclutano nuovi partecipanti per il campione fino al suo completamento. Il campionamento a palla di neve è generalmente utilizzato quando si lavora con popolazioni difficili da raggiungere, come i tossicodipendenti o i membri di culture minoritarie.

Quota o campionamento accidentale

Si parla di campionamento di quote quando i ricercatori scelgono un numero specifico di soggetti che soddisfano determinate caratteristiche (ad esempio, donne spagnole di età superiore ai 65 anni con gravi deficit cognitivi) dalla loro conoscenza degli strati della popolazione. Il campionamento accidentale è spesso utilizzato nelle indagini.

Campionamento a palla di neve o a catena

In questo tipo di campionamento, i ricercatori contattano soggetti specifici; poi reclutano nuovi partecipanti per il campione fino al suo completamento. Il campionamento a palla di neve è generalmente utilizzato quando si lavora con popolazioni difficili da raggiungere, come i tossicodipendenti o i membri di culture minoritarie.

Quota o campionamento accidentale

Si parla di campionamento di quote quando i ricercatori scelgono un numero specifico di soggetti che soddisfano determinate caratteristiche (ad esempio, donne spagnole di età superiore ai 65 anni con gravi deficit cognitivi) dalla loro conoscenza degli strati della popolazione. Il campionamento accidentale è spesso utilizzato nelle indagini.

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