Campionamento sistematico
Che cos'è il campionamento sistematico?
Il campionamento sistematico è un tipo di metodo di campionamento probabilistico in cui i membri del campione di una popolazione più ampia vengono selezionati in base a un punto di partenza casuale ma con un intervallo periodico fisso. Questo intervallo, chiamato intervallo di campionamento, viene calcolato dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderata. Nonostante la popolazione campione sia stata selezionata in anticipo, il campionamento sistematico è ancora considerato casuale se l'intervallo periodico è determinato in anticipo e il punto di partenza è casuale.
Comprendere il campionamento sistematico
Poiché il semplice campionamento casuale di una popolazione può essere inefficiente e richiedere molto tempo, gli statistici si rivolgono ad altri metodi, come il campionamento sistematico. La scelta di una dimensione del campione attraverso un approccio sistematico può essere fatta rapidamente. Una volta individuato un punto di partenza fisso, viene selezionato un intervallo costante per facilitare la selezione dei partecipanti.
Il campionamento sistematico è preferibile al semplice campionamento casuale quando esiste un basso rischio di manipolazione dei dati. Se un tale rischio è elevato quando un ricercatore può manipolare la lunghezza dell'intervallo per ottenere i risultati desiderati, sarebbe più appropriata una semplice tecnica di campionamento casuale.
Il campionamento sistematico è popolare tra ricercatori e analisti per la sua semplicità. I ricercatori generalmente presumono che i risultati siano rappresentativi della maggior parte delle popolazioni normali a meno che non esista una caratteristica casuale in modo sproporzionato con ogni "nesimo" campione di dati (cosa improbabile). In altre parole, una popolazione deve mostrare un grado naturale di casualità insieme alla metrica scelta. Se la popolazione ha un tipo di pattern standardizzato, il rischio di scegliere accidentalmente casi molto comuni è più evidente.
All'interno del campionamento sistematico, come con altri metodi di campionamento, è necessario selezionare una popolazione target prima di selezionare i partecipanti. Una popolazione può essere identificata in base a un numero qualsiasi di caratteristiche desiderate che si adattano allo scopo dello studio condotto. Alcuni criteri di selezione possono includere età, sesso, razza, luogo, livello di istruzione e/o professione.
Esistono diversi metodi per campionare una popolazione per l'inferenza statistica; il campionamento sistematico è una forma di campionamento casuale.
Esempi di campionamento sistematico
Come esempio ipotetico di campionamento sistematico, supponiamo che in una popolazione di 10.000 persone, uno statistico selezioni ogni centesima persona per il campionamento. Gli intervalli di campionamento possono anche essere sistematici, ad esempio scegliendo un nuovo campione da prelevare ogni 12 ore.
Come altro esempio, se si desidera selezionare un gruppo casuale di 1.000 persone da una popolazione di 50.000 utilizzando il campionamento sistematico, tutti i potenziali partecipanti devono essere inseriti in un elenco e viene selezionato un punto di partenza. Una volta formata la lista, ogni 50 persone della lista (partendo dal conteggio dal punto di partenza selezionato) verrebbe scelto come partecipante, poiché 50.000/1.000 = 50.
Ad esempio, se il punto di partenza selezionato fosse 20, verrebbe scelta la 70a persona nell'elenco seguita dalla 120a e così via. Una volta raggiunta la fine dell'elenco e se sono necessari partecipanti aggiuntivi, il conteggio scorre all'inizio dell'elenco per terminare il conteggio.
Per condurre un campionamento sistematico, i ricercatori devono prima conoscere la dimensione della popolazione target.
Campionamento sistematico vs. Campionamento a grappolo
Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo differiscono nel modo in cui estraggono punti di campionamento dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento a grappolo suddivide la popolazione in grappoli, mentre il campionamento sistematico utilizza intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione.
Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, quindi viene prelevato un campione da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda della sua dimensione. Il campionamento a grappolo divide la popolazione in grappoli e quindi preleva un semplice campione casuale da ciascun grappolo.
Il campionamento a grappolo è considerato meno preciso rispetto ad altri metodi di campionamento. Tuttavia, può risparmiare sui costi per ottenere un campione. Il campionamento a grappolo è una procedura di campionamento in due fasi. Può essere utilizzato quando è difficile completare un elenco dell'intera popolazione. Ad esempio, potrebbe essere difficile costruire l'intera popolazione dei clienti di un negozio di alimentari da intervistare.
Tuttavia, una persona potrebbe creare un sottoinsieme casuale di negozi, che è il primo passo del processo. Il secondo passo è intervistare un campione casuale dei clienti di quei negozi. Questo è un semplice processo manuale che può far risparmiare tempo e denaro.
Limitazioni del campionamento sistematico
Un rischio che gli statistici devono considerare quando conducono un campionamento sistematico riguarda il modo in cui è organizzato l'elenco utilizzato con l'intervallo di campionamento. Se la popolazione inserita nell'elenco è organizzata secondo uno schema ciclico che corrisponde all'intervallo di campionamento, il campione selezionato potrebbe essere distorto.
delle risorse umane di un'azienda desidera selezionare un campione di dipendenti e chiedere cosa ne pensano delle politiche aziendali. I dipendenti sono raggruppati in squadre di 20, con ogni squadra guidata da un manager. Se l'elenco utilizzato per selezionare la dimensione del campione è organizzato con team raggruppati insieme, lo statistico rischia di selezionare solo manager (o nessun manager) a seconda dell'intervallo di campionamento.
Mette in risalto
Altri vantaggi di questa metodologia includono l'eliminazione del fenomeno della selezione raggruppata e una bassa probabilità di contaminazione dei dati.
L'intervallo periodico fisso, chiamato intervallo di campionamento, viene calcolato dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderata.
Gli svantaggi includono una rappresentazione eccessiva o insufficiente di modelli particolari e un rischio maggiore di manipolazione dei dati.
Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento probabilistico in cui un campione casuale, con un intervallo periodico fisso, viene selezionato da una popolazione più ampia.
FAQ
Quali sono i vantaggi del campionamento sistematico?
Il campionamento sistematico è semplice da condurre e facile da capire, motivo per cui è generalmente preferito dai ricercatori. L'assunto centrale, che i risultati rappresentino la maggioranza delle popolazioni normali, garantisce che l'intera popolazione sia campionata in modo uniforme. Inoltre, il campionamento sistematico fornisce un maggiore grado di controllo rispetto ad altre metodologie di campionamento a causa del suo processo. Il campionamento sistematico comporta anche un basso fattore di rischio perché c'è una bassa probabilità che i dati possano essere contaminati.
In che cosa differiscono il campionamento a grappolo e quello sistematico?
Il campionamento a grappolo e il campionamento sistematico differiscono nel modo in cui estraggono punti di campionamento dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento a grappolo divide la popolazione in grappoli e quindi preleva un semplice campione casuale da ciascun grappolo. Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, quindi viene prelevato un campione da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda della sua dimensione. Il campionamento a grappolo è suscettibile a un errore di campionamento maggiore rispetto al campionamento sistematico, sebbene possa essere un processo più economico.
Quali sono gli svantaggi del campionamento sistematico?
Il principale svantaggio del campionamento sistematico è che è necessaria la dimensione della popolazione. Senza conoscere il numero specifico di partecipanti in una popolazione, il campionamento sistematico non funziona bene. Ad esempio, se uno statistico desidera esaminare l'età dei senzatetto in una regione specifica ma non è in grado di ottenere con precisione quanti senzatetto ci sono, non avrà una dimensione della popolazione o un punto di partenza. Un altro svantaggio è che la popolazione deve mostrare una quantità naturale di casualità, altrimenti aumenta il rischio di scegliere istanze simili, vanificando lo scopo del campione.
