In che modo i campioni di probabilità e non proteggono differiscono

Un campione è un sottoinsieme o un gruppo più piccolo, all'interno di una popolazione. Durante la progettazione di studi, i ricercatori devono garantire che il campione replica la popolazione più ampia in tutti i modi caratteristici che potrebbero essere importanti per i risultati della ricerca dello studio.

Alcuni campioni rappresentano così da vicino la popolazione più ampia che è facile fare inferenze sulla popolazione più ampia dalle osservazioni del gruppo campione. Nelle ricerche di mercato, ci sono due approcci generali al campionamento: campionamento di probabilità e campionamento non protetto.

Generalmente, il campionamento di non probabilità è un po 'approssimativo, con un processo distorto e soggettivo. Questo campionamento viene utilizzato per generare un'ipotesi. Al contrario, il campionamento di probabilità è più preciso, obiettivo e imparziale, il che lo rende bene per testare un'ipotesi.

Campionamento di probabilità

Nella tecnica del campionamento di probabilità, noto anche come campionamento casuale, tutti nella popolazione hanno le pari possibilità di essere scelti come campione rappresentativo:

• Tutti nel campione devono avere la stessa probabilità, o opportunità fissa, di essere nel set di campioni.
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• La probabilità che qualsiasi membro del gruppo di campione venga selezionato per il campione può essere calcolata matematicamente. In altre parole, ognuno ha lo stesso, una buona possibilità di essere selezionati.

Le caratteristiche del campionamento di probabilità possono essere riassunte come segue:

• Base casuale della selezione
• Opportunità fissa e nota di selezione
• Utilizzato per ricerche conclusive
• Produce un risultato imparziale
• Il metodo è obiettivo
• Può fare inferenze statistiche
• L'ipotesi è testata

Campionamento di non protezione

Una delle caratteristiche più degne di nota del metodo di campionamento non di probabilità, noto anche come campionamento non casuale, è che non vi è alcuna probabilità specifica che una determinata persona sia nel set di campioni. In altre parole, non sai quale persona di una popolazione sarà scelta per il campione.

Alcune caratteristiche del campionamento di non protezione includono:

• Base arbitraria di selezione
• Utilizzato per la ricerca esplorativa
• Produce un risultato distorto
• Utilizza un metodo soggettivo
• Può fare inferenze analitiche
• L'ipotesi viene generata

Un'importante limitazione del campionamento di non protezione

Con il campionamento di non probabilità, le inferenze non possono essere tratte sulla popolazione più ampia in base a un campione di non probabilità. Questo non è sempre il caso, tuttavia, poiché una visione realistica di come le persone si avvicinano ai risultati della ricerca identifica prontamente situazioni in cui le persone traggono in modo inappropriato conclusioni dai risultati associati a campioni di non probabilità.

Potenziali errori di campionamento

Quando si lavora con campioni di non probabilità, è importante comprendere il verificarsi dell'errore di campionamento. Più piccolo è il gruppo di campionamento, maggiore è la possibilità di un errore di campionamento. Un particolare tipo di distorsione si verifica un risultato di non partecipazione, che può avere un effetto importante sull'esito generale di uno studio.

Ad esempio, nel General Society Survey (GSS) del 1980, quelli che non hanno partecipato alla ricerca sono risultati abbastanza diversi, come gruppo, da quelli che avevano partecipato. I membri del gruppo difficili da raggiungere erano significativamente diversi dai loro partecipanti alla forza lavoro tra pari, più marcatamente in stato socioeconomico, stato civile, età, numero di bambini, salute e sesso.

Campionamento di convenienza

I campioni di convenienza sono comunemente usati nelle scienze sociali e nella scienza comportamentale a causa della forte dipendenza da studenti universitari, pazienti, volontari a pagamento, membri di social network o organizzazioni formali e persino prigionieri.

Lo scopo di molte scienze sociali e ricerche di scienze comportamentali è verificare che alcune caratteristiche si verifichino o non si verifichino nel gruppo sottoposti a studio. Un approccio comune è quello di cercare relazioni tra diversi attributi. I campioni di convenienza sono utili e adeguati per questo tipo di studio, sebbene un campione di convenienza non sia sempre facile da mettere insieme.

I campioni di convenienza possono anche essere abbinati per confrontare due gruppi. Per utilizzare campioni di convenienza abbinati, un ricercatore deve essere in grado di identificare una controparte per ciascun membro del primo campione. Queste controparti sono membri del secondo campione (abbinato).

Le variabili che sono comunemente abbinate includono genere, età, razza, etnia, livello di istruzione, luogo di residenza, orientamento politico, religione, tipo di lavoro e salari o stipendio. La corrispondenza di queste variabili aiuta a ridurre le fonti di distorsione, anche se anche un'attenta corrispondenza potrebbe non causare campioni privi di pregiudizi. La possibilità di distorsioni da fonti nascoste esiste sempre.

Campionamento intenzionale

Il campionamento intenzionale viene utilizzato quando il design di ricerca richiede un campione di persone che presentano attributi particolari. Generalmente, questi attributi sono rari o insoliti e in genere non sono distribuiti normalmente (cioè, secondo la "curva normale") nella popolazione più grande. Il campionamento intenzionale è pieno di pregiudizi, alcuni dei quali si verificano a seguito dei metodi utilizzati per identificare i membri di un campione intenzionale.

Ad esempio, se lo scopo della ricerca richiede lo studio dei veterani con lesioni cerebrali traumatiche (TBI), il campione deve essere costituito da ex membri dell'esercito che hanno sostenuto un TBI e che si identificano di conseguenza e accettano di partecipare allo studio. Ognuno di questi attributi o condizioni contribuisce a una misura di distorsione al campione, limitando così il livello e il tipo di conclusioni che risultano dallo studio.

I campioni che agiscono come i sondaggi di opinione pubblica sono diffusi con l'idea che rappresentano il modo in cui i membri di una popolazione voteranno in una prossima elezione, ad esempio. Questi campioni devono essere altamente rappresentativi della popolazione al fine di fare previsioni affidabili.