Campionamento sistematico e campionamento a grappolo: una panoramica
Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo sono due diversi tipi di misure statistiche utilizzate da ricercatori, analisti e operatori di marketing per studiare campioni di una popolazione. Il modo in cui sia il campionamento sistematico che quello a grappolo estraggono punti campione dalla popolazione è diverso. Mentre il campionamento sistematico utilizza intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione, il campionamento a grappolo suddivide la popolazione in diversi cluster. Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, quindi viene prelevato un campione da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda delle sue dimensioni. Il campionamento dei cluster divide la popolazione in cluster e quindi prende un semplice campione casuale da ciascun cluster. 1 2
PUNTI CHIAVE
- Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo sono entrambi misure statistiche utilizzate da ricercatori, analisti e operatori di marketing per studiare campioni di una popolazione.
- Il campionamento sistematico comporta la selezione di intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione.
- Il campionamento dei cluster divide la popolazione in gruppi, quindi prende un campione casuale da ciascun cluster.
Campionamento sistemico
Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento a probabilità casuale . È uno dei metodi più popolari e comuni utilizzati da ricercatori e analisti. Questo metodo prevede la selezione di campioni da un gruppo più ampio. Sebbene il punto di partenza possa essere casuale, il campionamento prevede l’uso di intervalli fissi tra ciascun membro.
Ecco come funziona. Il ricercatore inizia scegliendo prima un punto di partenza da una popolazione più ampia . Normalmente è sotto forma di un numero intero che deve essere inferiore al numero di soggetti nella popolazione maggiore. L’analista quindi sceglie l’intervallo tra ciascun membro, essendo questa una differenza consistente che si trova tra ciascun membro. Ecco un esempio ipotetico. Supponiamo che ci sia una popolazione di 100 persone nello studio. Il ricercatore inizia con la persona al decimo posto. Successivamente decidono di scegliere ogni settima persona. Ciò significa che nel campionamento vengono scelte le persone nei seguenti punti: 10, 17, 24, 31, 38, 45 e così via.
Questo tipo di campionamento statistico è abbastanza semplice, motivo per cui è generalmente preferito dai ricercatori. È anche molto utile per determinati scopi in finanza . Coloro che utilizzano questo metodo presumono che i risultati rappresentino la maggioranza delle popolazioni normali. Questo processo garantisce inoltre che l’intera popolazione venga campionata in modo uniforme. 1 Tuttavia, potrebbero esserci problemi con questo tipo di campionamento. Ad esempio, il rischio di manipolare i dati può essere maggiore in quanto coloro che utilizzano questo metodo possono scegliere soggetti e intervalli in base a un risultato desiderato.
Il campionamento sistematico e quello a grappolo sono entrambi considerati forme di campionamento casuale.
Campionamento a grappolo
Il campionamento a grappolo è un altro tipo di misura statistica casuale . Questo metodo viene utilizzato quando sono presenti diversi sottoinsiemi di gruppi in una popolazione più ampia. Questi gruppi sono noti come cluster. Il campionamento a grappolo è comunemente utilizzato da gruppi di marketing e professionisti.
Il campionamento a grappolo è una procedura in due fasi. In primo luogo, l’intera popolazione viene selezionata e separata in diversi cluster. I campioni casuali vengono quindi scelti da questi sottogruppi. Ad esempio, un ricercatore potrebbe avere difficoltà a costruire l’intera popolazione di clienti di un negozio di alimentari da intervistare. Tuttavia, potrebbero essere in grado di creare un sottoinsieme casuale di negozi: questo rappresenta il primo passaggio del processo. Il secondo passo è intervistare un campione casuale dei clienti di quei negozi.
Questo metodo di campionamento può essere utilizzato quando è difficile completare un elenco dell’intera popolazione, come dimostrato nell’esempio precedente. Ma affinché funzioni e sia il più preciso possibile, è molto importante che i membri di ogni sottoinsieme o cluster siano il più simili possibile. Anche il numero di membri in ogni gruppo dovrebbe essere abbastanza coerente, altrimenti i risultati potrebbero essere distorti.
Si tratta di un semplice processo manuale che può far risparmiare tempo e denaro. 2 In effetti, l’utilizzo del campionamento a grappolo può essere abbastanza economico rispetto ad altri metodi. Questo perché generalmente ci sono meno costi e spese associati , soprattutto perché i membri della popolazione sono facilmente accessibili e si tiene conto anche di una popolazione più ampia. Ma c’è un errore di campionamento maggiore associato al campionamento a grappolo, che lo rende meno preciso rispetto ad altri metodi di campionamento.
