Il campionamento non probabilistico è una tecnica di campionamento in cui il ricercatore seleziona i campioni in base a un giudizio soggettivo piuttosto che a una selezione casuale.
A differenza del campionamento probabilisticoin cui ogni membro della popolazione ha una probabilità nota di essere selezionato, nel campionamento non probabilistico non tutti i membri della popolazione hanno la possibilità di partecipare allo studio.
Il campionamento non probabilistico è più utile per gli studi esplorativi come il sondaggio pilota. sondaggio pilota (un sondaggio realizzato su un campione più piccolo rispetto a quello prestabilito).
Il campionamento non probabilistico viene utilizzato quando non è possibile estrarre un campione probabilistico casuale per motivi di tempo o di costi.
Il campionamento non probabilistico è un metodo meno rigoroso, che si basa molto sull’esperienza dei ricercatori.
Il campionamento non probabilistico viene comunemente effettuato con metodi osservazionali ed è ampiamente utilizzato nel settore della ricerca qualitativa.
Tipi di campionamento non probabilistico ed esempi
1. Campionamento di convenienza
Il campionamento di convenienza è una tecnica di campionamento non probabilistico in cui i campioni della popolazione vengono selezionati solo perché sono comodamente disponibili. I campioni della popolazione vengono selezionati solo perché sono comodamente disponibili. per il ricercatore.
Questi campioni sono stati selezionati solo perché sono facili da reclutare e perché il ricercatore non ha pensato di selezionare un campione che rappresentasse l’intera popolazione. popolazione.
Idealmente, nella ricerca è bene analizzare campioni che rappresentino la popolazione.
In alcune ricerche, però, la popolazione è troppo vasta per poterla valutare e considerare nella sua interezza.
Questo è uno dei motivi per cui i ricercatori si affidano al campionamento di convenienza. campionamento di convenienzail campionamento di convenienza, che è la tecnica di campionamento non probabilistico più comune, per la sua rapidità, economicità e facilità di reperire il campione.
Un esempio di campionamento di convenienza potrebbe essere quello di utilizzare studenti volontari conosciuti dal ricercatore.
Il ricercatore può inviare l’indagine agli studenti e questi fungeranno da campione.
2. Campionamento consecutivo
Questa tecnica di campionamento non probabilistico è molto simile al campionamento di convenienza. (con una leggera variazione).
Nel campionamento consecutivo, il ricercatore sceglie una singola persona o un gruppo di persone da campionare. Un campione, conduce una ricerca per un periodo di tempo, analizza i risultati e poi passa a un altro soggetto o gruppo di soggetti, se necessario. Poi passa a un altro soggetto o gruppo di soggetti, se necessario.
Questa tecnica di campionamento offre al ricercatore l’opportunità di lavorare su molti temi e di perfezionare la propria ricerca raccogliendo risultati che hanno un’importanza fondamentale.
3. Campionamento a quote
Ipoteticamente, supponiamo che un ricercatore voglia studiare gli obiettivi dipendenti di un’organizzazione.
Questa organizzazione impiega 500 dipendenti dipendenti e questi sono noti collettivamente come “popolazione”.
Per capire meglio una popolazione, il ricercatore avrà bisogno solo di un campione, non dell’intera popolazione.
Inoltre, il ricercatore è interessato a particolari strati della popolazione.
In questo caso dove il campionamento per quote aiuta a dividere la popolazione in strati o gruppi.
Per studiare target di oltre 500 dipendenti, tecnicamente il campione selezionato deve avere un numero proporzionale di uomini e donne.
Ciò significa che ci dovrebbero essere 250 uomini e 250 donne.
Poiché ciò è improbabile, i gruppi o gli strati vengono selezionati con un campionamento per quote.
4.- Campionamento mirato o giudicante
In questa tecnica di campionamento non probabilistico, i campioni vengono selezionati sulla base di esclusivamente sulla conoscenza e sulla credibilità del ricercatore.
In altre parole, il I ricercatori scelgono solo coloro che ritengono adatti (rispetto agli attributi e alla rappresentazione di una popolazione) a partecipare a uno studio. attributi e rappresentazione di una popolazione) a partecipare a uno studio di ricerca. studio di ricerca.
Lo svantaggio del campionamento mirato è che i risultati possono essere influenzati dalle nozioni percepite dal ricercatore.
Pertanto, questa tecnica di ricerca comporta una grande ambiguità. Ad esempio, questo tipo di metodo di campionamento può essere utilizzato negli studi pilota.
5. Campionamento a palla di neve
Questo tipo di tecnica di campionamento aiuta gli investigatori a trovare campioni quando sono difficili da individuare.
I ricercatori utilizzano questa tecnica quando le dimensioni del Il campione è piccolo e non è facilmente reperibile.
Questo sistema di campionamento a palla di neve funziona come programma di riferimento.
Una volta che i ricercatori avranno trovato i soggetti Si chiede alle persone competenti di aiutare a trovare soggetti simili per formare un buon campione. un buon campione.
Ad esempio, questo tipo di campionamento può essere utilizzato per condurre una ricerca su una particolare malattia dei pazienti o magari anche su una malattia rara.
I ricercatori possono chiedere l’aiuto di persone malate per indirizzare altre persone che soffrono dello stesso disturbo a formare un campione soggettivo per condurre lo studio.
Quando utilizzare un campionamento non probabilistico?
- Questo tipo di campionamento viene utilizzato per indicare se un particolare tratto o caratteristica esiste in una popolazione.
- Questa tecnica di campionamento è molto utilizzata quando i ricercatori conducono ricerche qualitative, studi pilota o ricerche esplorative.
- Il campionamento non probabilistico viene utilizzato quando i ricercatori hanno poco tempo per condurre la ricerca o hanno vincoli di budget.
- Il campionamento non probabilistico viene effettuato per osservare se un determinato argomento necessita di un’analisi approfondita.
Vantaggi del campionamento non probabilistico
- Il campionamento non probabilistico è un metodo pratico per i ricercatori che realizzano sondaggi nel mondo reale.
Ovviamente gli statistici preferiscono il campionamento probabilistico perché produce dati sotto forma di numeri.
Ma la realtà è che, se fatto correttamente, il campionamento non probabilistico può dare risultati simili, se non della stessa qualità. - Ottenere le risposte utilizzando un campionamento non probabilistico è più veloce ed economico rispetto al campionamento probabilistico perché il ricercatore conosce il campione.
I partecipanti sono comunemente motivati a rispondere rapidamente rispetto alle persone selezionate casualmente.
Svantaggi del campionamento non probabilistico
- Nel campionamento non probabilistico, il ricercatore deve pensare ai possibili motivi di distorsione.
È importante avere un campione che rappresenti fedelmente la popolazione.
Sapere che cosa è un Campione rappresentativo della popolazione nazionale. - Quando scelgono un campione nel campionamento non probabilistico, i ricercatori devono diffidare dei reclutatori che potrebbero distorcere i dati.
In fin dei conti, la ricerca viene condotta per ottenere informazioni preziose e dati utili.
