I 7 tipi di campionamento e il loro utilizzo nella Scienza

Chiamiamo "campionamento" le procedure statistiche utilizzate per selezionare i campioni che risultano rappresentativo della popolazione a cui appartengono, e che costituisce oggetto di studio di un'indagine determinato.

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

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Il campionamento nella statistica inferenziale

In statistica, il concetto "campione" è usato per riferirsi a qualsiasi possibile sottoinsieme di una data popolazione. Pertanto, quando si parla di campione, si fa riferimento a un determinato insieme di soggetti che parte da un gruppo più ampio (la popolazione).

La statistica inferenziale è la branca di questa disciplina che si occupa studiare campioni per fare inferenze sulle popolazioni da cui parti. Si contrappone alla statistica descrittiva, il cui compito consiste, come indica il 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 di la popolazione di riferimento in modo che sia possibile generalizzare le conclusioni ottenute in piccolo scala. Per facilitare questo compito, vari tecniche di campionamento, vale a dire ottenere o selezionare campioni.

Esistono due tipi principali di campionamento: casuale o probabilistico e non casuale, noto anche come "non probabilistico". A loro volta, ciascuna di queste due grandi categorie comprende vari tipi di campionamento che si distinguono in termini di in funzione di fattori quali le caratteristiche della popolazione di riferimento o le tecniche di selezione dipendenti.

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Tipi di campionamento casuale o probabilistico

Si parla di campionamento casuale nei casi in cui Tutti i soggetti di una popolazione hanno la stessa probabilità di essere selezionati. come parte del campione. I campioni di questo tipo sono più popolari e utili di quelli non casuali, principalmente perché sono altamente rappresentativi e consentono di calcolare l'errore campionario.

1. campionamento casuale semplice

In questo tipo di campionamento, le variabili campionarie rilevanti hanno la stessa funzione di probabilità e sono indipendenti l'una dall'altra. La popolazione deve essere infinita o finita con la sostituzione degli elementi. Il campionamento casuale semplice è il più utilizzato nella statistica inferenziale., ma è meno efficace in campioni molto grandi.

2. stratificato

Il campionamento casuale stratificato consiste nel dividere la popolazione in strati; Un esempio di ciò potrebbe essere lo studio della relazione tra il grado di soddisfazione della vita e il livello socioeconomico. Successivamente, da ciascuno degli strati viene estratto un determinato numero di soggetti al fine di mantenere la proporzione della popolazione di riferimento.

3. di conglomerati

In statistica inferenziale 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 viene suddivisa (negli esempi, una località specifica) in più cluster e alcuni di essi vengono scelti casualmente per studiarli.

4. Sistematico

In questo caso, si inizia dividendo il numero totale di soggetti o osservazioni che compongono la popolazione per il numero che si desidera utilizzare per il campione. Successivamente, viene scelto un numero casuale tra i primi e questo stesso valore viene costantemente aggiunto; gli elementi selezionati entreranno a far parte del campione.

Campionamento non casuale o non probabilistico

Il campionamento non probabilistico utilizza criteri con un basso livello di sistematizzazione che mirano a garantire che il campione abbia un certo grado di rappresentatività. Questo tipo di campionamento è principalmente utilizzato quando non è possibile eseguirne altri di tipo casuale, che è molto comune a causa dell'elevato costo delle procedure di controllo.

1. Intenzionale, supponente o di convenienza

Nel campionamento intenzionale il ricercatore sceglie volontariamente gli elementi che andranno a comporre il campione, assumendo che esso sia rappresentativo della popolazione di riferimento. Un esempio che risulterà familiare agli studenti di psicologia è l'uso degli studenti come campione di opinione da parte dei professori universitari.

2. campionamento a palla di neve oa catena

In questo tipo di campionamento, i ricercatori stabiliscono un contatto con determinati soggetti; quindi ottengono nuovi partecipanti per il campione fino al completamento. Generalmente viene utilizzato il campionamento a palla di neve quando si lavora con popolazioni difficili da raggiungere, come nel caso dei tossicodipendenti o appartenenti a culture minoritarie.

3. Quota o campionamento accidentale

Si parla di campionamento per quote quando i ricercatori scelgono un numero specifico di soggetti che soddisfano determinate caratteristiche (p. E. Donne spagnole di età superiore ai 65 anni con grave deterioramento cognitivo) in base alla loro conoscenza degli strati della popolazione. campionamento accidentale spesso utilizzato nei sondaggi.