I 7 tipi di campionamento e il loro uso nelle scienze

Definiamo "campionamento" le procedure statistiche utilizzate per selezionare campioni rappresentativi della popolazione a cui appartengono e che costituiscono l'oggetto di studio di una determinata indagine..

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

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Campionamento in statistica inferenziale

Nelle statistiche, il concetto "campione" è usato per riferirsi a qualsiasi sottoinsieme possibile di una data popolazione. Pertanto, quando si parla di un campione, si fa riferimento a una serie specifica di soggetti che iniziano da un gruppo più ampio (la popolazione).

Le statistiche inferenziali sono il ramo di questa disciplina che si occupa di studiare i campioni per fare inferenze in relazione alle popolazioni di cui iniziano. Si oppone alle statistiche descrittive, il cui compito è, come suggerisce il nome, di 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 fintanto che è possibile generalizzare le conclusioni ottenute su piccola scala. Con l'obiettivo di favorire questo compito, vari tecniche di campionamento, ovvero ottenere o selezionare campioni.

Esistono due tipi principali di campionamento: il random o il probabilistico e il non-random, noto anche come "non-probabilistico". A loro volta, ciascuna di queste due ampie categorie comprende diversi tipi di campionamento differenziati in base a fattori quali le caratteristiche della popolazione di riferimento o le tecniche di selezione utilizzate..

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Tipi di campionamento casuale o probabilistico

Parliamo di campionamento casuale nei casi in cui tutti i soggetti che fanno parte di una popolazione hanno la stessa probabilità di essere scelti come parte del campione. I campionamenti di questa classe sono più popolari e utili di quelli non casuali, principalmente perché hanno una alta rappresentatività e permettono di calcolare l'errore del campione.

1. Semplice campionamento casuale

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

2. Stratificato

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

3. Conglomerati

In statistica inferenziale i conglomerati sono insiemi di elementi di popolazione, come scuole o ospedali pubblici in un comune. Quando si esegue questo tipo di campionamento, la popolazione (negli esempi, una località specifica) è divisa in diversi conglomerati e alcuni di essi vengono scelti a caso per studiarli.

4. Sistematico

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

Campionamento non casuale o non probabilistico

I campionamenti 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 principalmente utilizzato quando non è possibile eseguire altri tipi casuali, che è molto comune a causa dell'elevato costo delle procedure di controllo.

1. Intenzionale, opinione o convenienza

Nel campionamento intenzionale il ricercatore sceglie volontariamente gli elementi che compongono il campione, assumendo che questo sarà rappresentativo della popolazione di riferimento. Un esempio che sarà familiare agli studenti di psicologia è l'uso degli studenti come esempio di opinione dai professori universitari.

2. Campionatura a palle di neve o catena

In questo tipo di campionamento i ricercatori stabiliscono il contatto con determinati soggetti; quindi ottengono nuovi partecipanti per il campione fino a quando non lo completano. Il campionamento della palla di neve è generalmente usato quando si lavora con popolazioni difficili da raggiungere, come nel caso di tossicodipendenti di sostanze o membri di culture minoritarie.

3. Campionamento per quote o accidentale

Parliamo di campionamento per quote quando i ricercatori scelgono un numero specifico di soggetti che soddisfano determinate caratteristiche (ad esempio, le donne spagnole over 65 con grave decadimento cognitivo) in base alla loro conoscenza degli strati di popolazione. Campionamento accidentale è frequentemente usato nei sondaggi.