Il campionamento probabilistico È uno strumento il cui scopo è determinare quale parte di una popolazione specifica dovrebbe essere esaminata per stabilire differenze. Il campione deve rappresentare la popolazione in cui si riproducono al meglio i tratti essenziali per l'indagine.
Il campione sarà rappresentativo e utile, solo se riflette le somiglianze e le differenze che una popolazione può avere.
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In questo articolo troverai:
Caratteristiche del campionamento probabilistico
Il campionamento probabilistico è caratterizzato dal fatto che tutti gli individui hanno la stessa probabilità di essere scelti per farne parte di un campione e di conseguenza tutti i possibili campioni hanno la stessa probabilità di essere selezionato.
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Si parla di campionamento probabilistico quando sono soddisfatte una serie di caratteristiche:
Se l'insieme dei possibili campioni può essere definito
Questo si riferisce al fatto che devi avere un frame di campionamento o un frame di campionamento che non è altro che l'elenco di tutti gli elementi che compongono all'universo oggetto di studio, ad esempio, se il nostro universo oggetto di studio sono gli studenti di medicina di una certa università, Deve avere l'elenco di tutti quegli elementi, cioè di tutti gli studenti di medicina di quell'università e quella sarebbe la nostra cornice campione.
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Probabilità nota di selezione P(s)
Ciò significa che tutti gli elementi del nostro frame di campionamento hanno la stessa probabilità di essere scelti.
Probabilità maggiore di zero
All'interno di un test di campionamento probabilistico, il processo di selezione garantisce che tutti gli elementi abbiano una probabilità maggiore di zero di essere inclusi nel campione.
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Meccanismo casuale
Il meccanismo casuale assicura che ogni campione abbia la stessa probabilità di essere scelto. Per questo possiamo dire con una proprietà maggiore del campionamento probabilistico È il modo per selezionare un campione sufficientemente rappresentativo di una pubblicazione le cui informazioni consentono di inferire le proprietà e le caratteristiche di una popolazione.
Questa procedura non è utile quando la popolazione è molto numerosa.
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Vantaggi del campionamento probabilistico
- Il campionamento probabilistico è semplice e facile da capire.
- Evita di fare un censimento.
- Calcolo rapido di misure e varianze.
- Ci sono pacchetti software per analizzare i dati.
Svantaggi del campionamento probabilistico
- È necessario disporre in anticipo di un elenco completo dell'intera popolazione.
- C'è un margine di errore.
- Se lavoriamo con campioni piccoli, è possibile che l'intera popolazione non sia adeguatamente rappresentata, ecco perché deve essere gestito un campione completo.
Ad esempio, quando si rimuovono le palline da un tamburo, gli individui della popolazione vengono numerati da 1 a N, vengono estratte N palline dal tamburo e questi individui saranno il campione. Tutti hanno le stesse possibilità di essere selezionati.
Campionamento casuale sistematico
All'interno del campionamento probabilistico Possiamo evidenziare il campionamento casuale sistematico, è una tecnica di campionamento sistematico che I ricercatori spesso preferiscono perché è semplice da eseguire e ha risultati ottimali in molti termini
Nel campionamento casuale sistematico, il ricercatore sceglie casualmente il primo pezzo o soggetto all'interno di una popolazione, il ricercatore selezionerà quindi ogni ennesimo soggetto dal pronto.
Questo tipo di procedura è molto semplice e può essere eseguita manualmente. È improbabile che le caratteristiche si ripetano in ogni ennesimo soggetto, quindi i risultati sono rappresentativi dell'intera popolazione.
Ad esempio, il ricercatore ha una popolazione totale di sessanta individui e ha bisogno di dodici soggetti, prima sceglie il suo numero di partenza due e prosegue con l'intervallo cinque, poi il I membri del tuo campione sarebbero individui, due, sette, dodici, diciassette, ventidue, ventisette, trentadue, trentasette, quarantadue, quarantasette, cinquantadue e cinquanta e sette.
Tipi di campionamento probabilistico
Descriveremo in dettaglio 2 diversi tipi di campionamento probabilistico:
Campionamento stratificato
Il campionamento stratificato è un altro tipo di campionamento probabilistico in cui il ricercatore separa l'intero popolazione in diversi sottogruppi o strati, quindi seleziona casualmente soggetti da diversi strati.
Gli strati più comuni utilizzati nel campionamento casuale stratificato sono età, sesso, stato socioeconomico, religione, nazionalità e livello di studi raggiunti, ad esempio, Supponiamo di avere tre strati di 32 soggetti ciascuno, viene utilizzata una frazione di campionamento di cinque e trenta dodicesimo, e quindi testiamo casualmente cinque soggetti da ogni strato rispettivamente.
L'obiettivo è che la popolazione ottenuta sia più piccola, e in questo modo più specifica.
Campionamento a grappolo
Per effettuare questo campionamento, il ricercatore raccoglie il suo campione di popolazione seguendo alcuni passaggi. La prima cosa è separare i vari gruppi e selezionare individualmente i soggetti di ciascun gruppo mediante campionamento casuale.
Nel campionamento a cluster, il ricercatore può anche scegliere di includere l'intero cluster e non solo un sottoinsieme, per sub Ad esempio, se stai pensando di condurre un sondaggio sugli studenti universitari del primo anno di un paese, devi intervistare novantasei studenti universitari, vista l'impossibilità di accedere ad un campionamento stratificato, un campione di due conglomerati di otto studenti.
Possiamo concludere dicendo che il campionamento probabilistico è uno strumento statistico che ci dà l'opportunità di fare proiezioni all'interno di una popolazione di individui, senza dover utilizzare i dati di un'intera popolazione. In questo modo possiamo salvare alcuni dati, ma occorre prestare attenzione quando lo si utilizza in popolazioni molto grandi poiché esiste un margine di errore proporzionale.
