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Condurre un sondaggio utilizzando qualsiasi tipo di analisi statistica, in primo luogo, dipende dall'attenta selezione e pianificazione di un metodo di campionamento. I campioni non casuali, anche se semplici e spesso poco costosi, non sono utili per le statistiche inferenziali. Tuttavia, quelli casuali possono fornire risultati più accurati e si applicano a vari strumenti statistici. Diverse tecniche di campionamento casuale sono appropriate per situazioni di ricerca specifiche e sono fondamentali per la loro efficacia.
significato
Quando si effettuano sondaggi come sondaggi, non è sempre possibile intervistare o analizzare tutte le persone o gli oggetti di interesse. I ricercatori devono scegliere solo poche persone o oggetti da includere nello studio.Tuttavia, questa etichettatura deve essere eseguita con attenzione, per garantire che i risultati della ricerca basata su questo piccolo gruppo, un campione, siano accurati quando applicati a tutte le persone o agli oggetti esistenti (denominati popolazione in termini statistici).
tipi
Esistono due tipi principali di campionamento: campionamento casuale e non casuale. Un esempio di un esempio non casuale è quello di chiedere ai tuoi amici quali sono i tuoi ristoranti preferiti. Trovi facilmente i tuoi amici e probabilmente ti forniranno risposte rapide. Questo tipo di campione "facile" e non casuale è chiamato campione di convenienza. Sono più facili da assemblare e analizzare e sono più economici. La loro debolezza è che i risultati non possono essere analizzati utilizzando le statistiche di probabilità. Le risposte dei tuoi amici non rappresentano l'opinione della popolazione della tua città, ad esempio. Tuttavia, un campione casuale, se attentamente costruito, fornirà una migliore rappresentazione di un'intera popolazione di studio.
Varietà di campioni casuali
I tre principali metodi di campionamento casuale sono semplici random, randomizzati e raggruppati casuali. Un semplice campione casuale per una ricerca in città potrebbe ordinare i nomi dei cittadini in modo completamente casuale, indipendentemente dalle caratteristiche individuali. Tuttavia, questo metodo potrebbe selezionare per sbaglio tutte le persone ricche o solo un'area geografica. Un campione stratificato per un sondaggio potrebbe, in primo luogo, classificare la popolazione dello studio secondo alcune caratteristiche. Poteva, ad esempio, classificarli in base al reddito, quindi selezionare individui a caso da ciascun livello o livello per garantire che tutti i gruppi di reddito fossero rappresentati. Un campione raggruppato per un sondaggio in una città può dividerlo in blocchi residenziali e quindi selezionare a caso una persona da ciascun blocco per l'intervista, al fine di garantire che l'intera città fosse rappresentata nei risultati. I cluster possono essere di vario tipo, ad esempio geografico, per luogo di lavoro, scuole, ecc.
dimensione
Calcolare la dimensione appropriata di un campione casuale per risultati accurati e generalizzabili è una parte importante della pianificazione del metodo di campionamento. Puoi trovare maggiori informazioni al riguardo nel link nella sezione Risorse sotto.
considerazioni
Sebbene la scelta di un metodo di campionamento casuale dipenda dalla ricerca e dalle caratteristiche specifiche, l'inclusione di un elemento casuale è in grado di fornire risultati migliori e più accurati se utilizzata con cura.
idee sbagliate
Detto questo, il semplice utilizzo di un campione casuale per il sondaggio non è sufficiente a garantire che uno studio fornisca risultati accurati. Se stai facendo ricerche o leggendo su di esso, valuta se il metodo di campionamento casuale scelto per l'analisi includerà effettivamente tutte le persone e gli oggetti di interesse per la ricerca. Se sembra che un gruppo o una caratteristica importante, del tipo che potrebbe aver influenzato i risultati, sia stato omesso, pensa in modo critico al valore totale della ricerca e se avrebbe potuto essere condotto meglio utilizzando un metodo di campionamento diverso.