Il campionamento per quote è un metodo di campionamento non probabilistico. campionamento non probabilistico in cui i ricercatori possono formare un campione di individui che rappresentano una popolazione e che vengono scelti in base alle loro caratteristiche o qualità.
I ricercatori possono decidere le caratteristiche in base alle quali selezionare il sottoinsieme del campione, in modo che questo possa essere efficace nella raccolta dei dati e possa essere generalizzato all “intera popolazione. Il sottoinsieme finale sarà deciso solo in base alla conoscenza della popolazione da parte dell” intervistatore o del ricercatore.
Nelle fasi iniziali di uno studio, i ricercatori possono raccogliere dati rappresentativi da un campione formato con il metodo del campionamento per quote. È molto simile al metodo campionamento stratificatoche è un metodo di campionamento probabilistico. La differenza principale tra queste due tecniche è che, nel campionamento per quote, gli elementi del campione non vengono selezionati in modo casuale da ogni strato come avviene nel campionamento casuale stratificato.
I ricercatori in genere preferiscono le tecniche di campionamento non probabilistico, come il campionamento di convenienza e il campionamento di convenienza e il campionamento per quote, in situazioni in cui la ricerca è soggetta a vincoli finanziari o di tempo. Inoltre, in alcuni casi in cui la velocità della ricerca è più importante dell’accuratezza dei risultati ottenuti, viene utilizzato questo metodo di campionamento.
Ci sono due aspetti principali che un ricercatore deve tenere in considerazione per creare strati accurati:
- Comprendere tutti gli elementi di una popolazione
- Intento di ricerca
Ad esempio, un ricercatore può creare un campionamento per quote dividendo l’intera popolazione per età, sesso, status, ecc. Deve tenere conto della proporzione di ciascun gruppo (strati). Se la popolazione target è composta per il 40% da donne e per il 60% da uomini, il campionamento per quote deve includere anche elementi nella stessa proporzione, altrimenti i risultati ottenuti saranno altamente distorti.
Fasi del campionamento per quote
Le tecniche di campionamento probabilistico prevedono un numero significativo di regole da seguire per formare i campioni. Tuttavia, poiché il campionamento per quote è una tecnica di campionamento non probabilistico, non esistono regole per la creazione formale dei campioni. In generale, ci sono quattro fasi che possono essere seguite per formare un campione:
Il passo più importante è dividere l’intera popolazione in sottogruppi, dove gli elementi di ogni sottogruppo devono far parte di uno solo di questi.
Ad esempio, se un ricercatore vuole capire il mercato di riferimento per una nuova variante di apparecchi acustici Bluetooth, la nicchia più accurata a cui rivolgersi sarà quella delle fasce d’età.
Il ricercatore deve valutare la percentuale di sottogruppi presenti nella popolazione. Questa proporzione dovrebbe essere mantenuta nel campione selezionato con questo metodo di campionamento.
Ad esempio, se il 58% delle persone interessate all’acquisto delle tue cuffie Bluetooth ha un’età compresa tra i 25 e i 35 anni, anche i tuoi sottogruppi dovranno avere la stessa percentuale di persone appartenenti alla rispettiva fascia d’età.
Nella terza fase del campionamento per quote, il ricercatore deve selezionare la dimensione del campione mantenendo la proporzione valutata nella fase precedente. Se la popolazione è di 500 persone, il ricercatore può scegliere un campione di 50 elementi.
Il campione scelto dopo aver seguito le prime tre fasi deve rappresentare la popolazione target.
Esempi di campionamento per quote
Il campionamento per quote viene effettuato con uno strato/sottoinsieme dal quale il ricercatore è libero di scegliere il sottoinsieme. Le modalità di conduzione della ricerca e il sottoinsieme su cui si svolgerà la ricerca saranno decisi esclusivamente dal ricercatore. Per questo motivo, il campionamento per quote è considerato una tecnica di campionamento non probabilistica.
Quando un ricercatore cerca di condurre un’analisi comparativa del mercato e di scoprire come utilizzano un prodotto, in base alle diverse fasce d’età, al contesto socio-economico e anche al sesso, vengono create delle quote all’interno della popolazione target in base a queste tre variabili.
Il ricercatore può creare più strati basati su tre variabili considerando la proporzione di ciascuna variabile presente nella popolazione. In base alla modalità di ricerca online o offline, il ricercatore può condurre indagini, sondaggi o questionari per raccogliere dati per il suo studio.
Un altro esempio di campionamento per quote si ha quando un intervistatore vuole capire quanto sia performante la sua marca di scarpe. La sua popolazione target ha un “età compresa tra i 25 e i 40 anni. L” intervistatore può dividere gli strati in base al sesso e selezionare 100 donne e uomini appartenenti a quel gruppo di popolazione.
Poiché gli strati sono divisi in base al sesso, saranno unici in quanto una persona non può essere sia femmina che maschio. Il ricercatore può creare sottoinsiemi di sottogruppi in base alla sua conoscenza della popolazione, ad esempio può decidere se intervistare una lista filtrata dei suoi clienti utilizzando strumenti online o se condurre un sondaggio all’interno della sua forza lavoro mantenendo costante la proporzione di uomini e donne.
Quando utilizzare il campionamento per quote
In situazioni in cui i ricercatori hanno criteri specifici per condurre una ricerca. Un tratto o una caratteristica può essere il filtro per la formazione di sottogruppi.
Un’analisi comparativa tra due sottogruppi può essere osservata utilizzando la tecnica del campionamento per quote.
Ci sono casi in cui due sottogruppi (che non hanno elementi in comune) presentano tratti estremamente interconnessi. In questi casi, questo metodo di campionamento può essere estremamente vantaggioso.
Vantaggi del campionamento per quote
- Grazie alla partecipazione di una quota per la creazione dei campioni, questo processo di campionamento è facile e veloce.
- Utilizzando un campionamento per quote e domande di ricerca appropriate, l’interpretazione dei dati è un processo molto conveniente per il ricercatore.
- Con il campionamento per quote è possibile rappresentare efficacemente una popolazione e non c’è spazio per una sovrarappresentazione, poiché questa tecnica di campionamento aiuta i ricercatori a studiare una popolazione utilizzando quote specifiche.
- Il budget necessario per implementare questo metodo di campionamento è minimo.
Ti invito a leggere di più su altri tipi di campionamento:
Campionamento a grappolo
Campionamento casuale semplice
Campionamento sistematico
Campionamento consecutivo
Campionamento a palla di neve
Campionamento multistadio o campionamento a più fasi
Campionamento discrezionale
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