Come si definisce una popolazione di studio? Gli studi di ricerca richiedono gruppi specifici per trarre conclusioni e prendere decisioni basate sui risultati. Questo gruppo di interesse è noto come campione. Il metodo utilizzato per selezionare gli intervistati è noto come campionamento.
Che cos’è una popolazione di studio?
Una popolazione di studio è un gruppo considerato per uno studio o un ragionamento statistico. La popolazione di studio non è limitata solo alla popolazione umana. Si tratta di un insieme di aspetti che hanno qualcosa in comune. Può trattarsi di oggetti, animali, ecc. con molte caratteristiche all’interno di un gruppo.
Ad esempio, supponiamo di essere interessati al tempo medio necessario a una persona di 30-35 anni per guarire da un particolare disturbo dopo aver assunto uno specifico tipo di farmaco. In questo caso, la popolazione in studio sarebbe costituita da tutte le persone di età compresa tra i 30 e i 35 anni.
Uno studio medico esamina la diffusione di una specifica malattia nei cani randagi di una città. In questo caso, i cani randagi appartenenti a quella città sono la popolazione dello studio. Questa popolazione o campione rappresenta l’intera popolazione su cui si vuole trarre una conclusione.
Come stabilire una popolazione di studio?
Il campionamento è una tecnica potente per raccogliere opinioni da un’ampia gamma di persone, tratte da un gruppo particolare, nel tentativo di saperne di più su un intero gruppo in generale.
Affinché qualsiasi studio di ricerca sia efficace, è necessario selezionare una popolazione di studio che sia realmente rappresentativa dell’intera popolazione. Prima di iniziare lo studio, la popolazione target deve essere identificata e concordata. Selezionando e conoscendo il tuo campione con largo anticipo, eliminerai in gran parte qualsiasi feedback che non sia utile allo studio.
Se l’obiettivo della tua indagine è capire l’efficacia di un prodotto o di un servizio, allora la popolazione di studio dovrebbe essere costituita dai clienti che hanno utilizzato o che meglio rispondono alle loro esigenze e che utilizzeranno il prodotto/servizio.
Sarebbe molto costoso e dispendioso in termini di tempo raccogliere dati dall’intera popolazione del tuo mercato di riferimento. Campionando accuratamente la popolazione del tuo studio, è possibile costruire un quadro reale del tuo mercato di riferimento utilizzando le tendenze dei risultati.
Scegliere un campione accurato dalla popolazione dello studio
La scelta di un campione appropriato dipende da diversi fattori chiave.
- Per prima cosa, decidi quali parametri della popolazione vuoi stimare.
- Non aspettarti che le stime ricavate da un campione siano accurate. Aspettati sempre un margine di errore nel fare ipotesi basate sui risultati di un campione.
- Capire il costo del campionamento ci aiuta a determinare quanto devono essere accurate le nostre stime.
- Sappi che la popolazione che vuoi misurare è molto variabile. Non è necessario dare per scontato che sia necessario un campione di grandi dimensioni se la popolazione in studio è ampia.
- Considera il tasso di risposta della tua popolazione. Un tasso di risposta del 20% è considerato “buono” per una ricerca online.
Caratteristiche di campionamento della popolazione in studio
- Il campionamento è un meccanismo che permette di raccogliere dati senza sottoporre a indagine l’intera popolazione target.
- La popolazione in studio è l’intera unità di persone che stai considerando per la tua ricerca. Un campione è un sottoinsieme di questo gruppo che rappresenta la popolazione.
- Il campionamento riduce l’affaticamento da sondaggio in quanto viene utilizzato per evitare che gli enumeratori conducano un numero eccessivo di sondaggi, aumentando così i tassi di risposta.
- Inoltre, è molto più economico e fa risparmiare tempo rispetto alla misurazione dell’intero gruppo.
- Il monitoraggio dei tassi di risposta dei diversi gruppi ti aiuterà a determinare il numero di rispondenti a cui rivolgerti.
- Lo studio non si limita solo alla parte selezionata, ma si applica all’intera popolazione target.
Tecniche di campionamento per la popolazione del tuo studio
Ora che hai capito che non puoi fare un sondaggio su tutta la popolazione dello studio a causa di vari fattori, devi adottare una delle metodologie di selezione del campione che meglio si adatta al tuo studio di ricerca.
In linea di massima, le metodologie che possono essere applicate sono due: Campionamento di probabilità y campionamento non probabilistico.
Tecniche di campionamento: Campionamento per probabilità
Si tratta di un metodo in cui gli oggetti campione vengono selezionati da una popolazione sulla base della teoria delle probabilità. Tutti sono inclusi nel campione e tutti hanno le stesse possibilità di essere selezionati. Questo tipo di campione non presenta pregiudizi. Ogni persona della popolazione ha la possibilità di partecipare alla ricerca.
Il campionamento per probabilità può essere suddiviso in 4 tipi:
Campionamento casuale semplice: Il campionamento casuale semplice è il modo più semplice per selezionare un campione. In questo caso, ogni membro ha le stesse probabilità di far parte del campione. Gli oggetti di questo campione sono scelti a caso e ogni membro ha esattamente la stessa probabilità di essere scelto.
Campionamento a grappolo: Il campionamento a grappolo è un metodo in cui gli intervistati vengono raggruppati in cluster. Questi cluster possono essere definiti in base a parametri demografici come l’età, il sesso, la posizione geografica, ecc.
Campionamento sistematico: Nel campionamento sistematico, gli individui vengono scelti a intervalli uguali dalla popolazione. Si sceglie un punto di partenza e poi si selezionano gli intervistati a intervalli campionari predefiniti.
Campionamento stratificato: Il campionamento casuale stratificato è un processo di suddivisione degli intervistati in parametri distinti ma predefiniti. Con questo metodo, gli intervistati non si sovrappongono, ma rappresentano collettivamente l’intera popolazione.
Tecniche di campionamento: campionamento non probabilistico
Il metodo di campionamento non probabilistico utilizza la preferenza del ricercatore per la selezione del campione. Questo metodo di campionamento deriva principalmente dalla capacità del ricercatore di accedere al campione. In questo caso i membri della popolazione non hanno le stesse opportunità di far parte del campione.
Il campionamento non probabilistico può essere ulteriormente classificato in quattro tipi diversi:
Campione di convenienza: Come suggerisce il nome, il campionamento di convenienza rappresenta la comodità con cui il ricercatore può raggiungere l’intervistato. I ricercatori non hanno l’autorità di selezionare i campioni e vengono condotti esclusivamente per motivi di prossimità e non rappresentatività.
Campionamento deliberato, critico o giudicante: In questo tipo di campionamento il ricercatore valuta e sviluppa il suo campione in base alla natura dello studio e alla comprensione del pubblico di riferimento. Vengono selezionate solo le persone che rientrano nei criteri di ricerca e nell’obiettivo finale.
Campionamento a palla di neve: Quando una palla di neve accelera, accumula altra neve intorno a sé. Allo stesso modo, con il campionamento a palla di neve, gli intervistati hanno il compito di fornire referenze o reclutare campioni per lo studio una volta terminata la loro partecipazione allo studio.
Campionamento delle quote: Il campionamento per quote è un metodo in cui il ricercatore ha il privilegio di selezionare un campione in base ai suoi strati. In questo metodo, due persone non possono esistere in due condizioni diverse.
Vantaggi e svantaggi del campionamento in una popolazione in studio
Nella maggior parte dei casi, dalla popolazione totale dello studio è possibile ottenere informazioni solo da campioni predefiniti. Questo comporta vantaggi e svantaggi. Alcuni di questi sono elencati di seguito.
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