{"id":1026818,"date":"2018-10-05T02:00:26","date_gmt":"2018-10-05T09:00:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/che-cose-il-campionamento-per-quote\/"},"modified":"2025-06-13T08:35:23","modified_gmt":"2025-06-13T15:35:23","slug":"che-cose-il-campionamento-per-quote","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/che-cose-il-campionamento-per-quote\/","title":{"rendered":"Che cos’\u00e8 il campionamento per quote?"},"content":{"rendered":"\n

Il campionamento per quote \u00e8 un metodo di campionamento non probabilistico. <\/span>campionamento non probabilistico<\/span><\/a> in cui i ricercatori possono formare un campione di individui che rappresentano una popolazione e che vengono scelti in base alle loro caratteristiche o qualit\u00e0. <\/span><\/p>\n\n\n\n

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 \u201cintera popolazione. Il sottoinsieme finale sar\u00e0 deciso solo in base alla conoscenza della popolazione da parte dell\u201d intervistatore o del ricercatore. <\/span><\/p>\n\n\n\n

Nelle fasi iniziali di uno studio, i ricercatori possono raccogliere dati rappresentativi da un campione formato con il metodo del campionamento per quote. \u00c8 molto simile al metodo campionamento stratificatoche \u00e8 un metodo di campionamento probabilistico. La differenza principale tra queste due tecniche \u00e8 che, nel campionamento per quote, gli elementi del campione non vengono selezionati in modo casuale da ogni strato come avviene nel campionamento casuale stratificato. <\/span><\/p>\n\n\n\n

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 \u00e8 soggetta a vincoli finanziari o di tempo. Inoltre, in alcuni casi in cui la velocit\u00e0 della ricerca \u00e8 pi\u00f9 importante dell’accuratezza dei risultati ottenuti, viene utilizzato questo metodo di campionamento. <\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n

Ci sono due aspetti principali che un ricercatore deve tenere in considerazione per creare strati accurati:<\/span><\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Comprendere tutti gli elementi di una popolazione<\/span><\/li>\n\n\n\n
  2. Intento di ricerca<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Ad esempio, un ricercatore pu\u00f2 creare un campionamento per quote dividendo l’intera popolazione per et\u00e0, sesso, status, ecc. Deve tenere conto della proporzione di ciascun gruppo (strati). Se la popolazione target \u00e8 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. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Fasi del campionamento per quote<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    Le tecniche di campionamento probabilistico prevedono un numero significativo di regole da seguire per formare i campioni. Tuttavia, poich\u00e9 il campionamento per quote \u00e8 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: <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Il passo pi\u00f9 importante \u00e8 dividere l’intera popolazione in sottogruppi, dove gli elementi di ogni sottogruppo devono far parte di uno solo di questi.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Ad esempio, se un ricercatore vuole capire il mercato di riferimento per una nuova variante di apparecchi acustici Bluetooth, la nicchia pi\u00f9 accurata a cui rivolgersi sar\u00e0 quella delle fasce d’et\u00e0.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Il ricercatore deve valutare la percentuale di sottogruppi presenti nella popolazione. Questa proporzione dovrebbe essere mantenuta nel campione selezionato con questo metodo di campionamento. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Ad esempio, se il 58% delle persone interessate all’acquisto delle tue cuffie Bluetooth ha un’et\u00e0 compresa tra i 25 e i 35 anni, anche i tuoi sottogruppi dovranno avere la stessa percentuale di persone appartenenti alla rispettiva fascia d’et\u00e0.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    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 \u00e8 di 500 persone, il ricercatore pu\u00f2 scegliere un campione di 50 elementi. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Il campione scelto dopo aver seguito le prime tre fasi deve rappresentare la popolazione target.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    Esempi di campionamento per quote<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    Il campionamento per quote viene effettuato con uno strato\/sottoinsieme dal quale il ricercatore \u00e8 libero di scegliere il sottoinsieme. Le modalit\u00e0 di conduzione della ricerca e il sottoinsieme su cui si svolger\u00e0 la ricerca saranno decisi esclusivamente dal ricercatore. Per questo motivo, il campionamento per quote \u00e8 considerato una tecnica di campionamento non probabilistica. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Quando un ricercatore cerca di condurre un’analisi comparativa del mercato e di scoprire come utilizzano un prodotto, in base alle diverse fasce d’et\u00e0, al contesto socio-economico e anche al sesso, vengono create delle quote all’interno della popolazione target in base a queste tre variabili.  <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Il ricercatore pu\u00f2 creare pi\u00f9 strati basati su tre variabili considerando la proporzione di ciascuna variabile presente nella popolazione. In base alla modalit\u00e0 di <\/span>ricerca online <\/span><\/a>o offline, il ricercatore pu\u00f2 condurre indagini, sondaggi o questionari per raccogliere dati per il suo studio.<\/span><\/p>\n\n\n\n

    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 \u201cet\u00e0 compresa tra i 25 e i 40 anni. L\u201d intervistatore pu\u00f2 dividere gli strati in base al sesso e selezionare 100 donne e uomini appartenenti a quel gruppo di popolazione. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Poich\u00e9 gli strati sono divisi in base al sesso, saranno unici in quanto una persona non pu\u00f2 essere sia femmina che maschio. Il ricercatore pu\u00f2 creare sottoinsiemi di sottogruppi in base alla sua conoscenza della popolazione, ad esempio pu\u00f2 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. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Quando utilizzare il campionamento per quote<\/span><\/h2>\n\n\n\n

    In situazioni in cui i ricercatori hanno criteri specifici per condurre una ricerca. Un tratto o una caratteristica pu\u00f2 essere il filtro per la formazione di sottogruppi. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Un’analisi comparativa tra due sottogruppi pu\u00f2 essere osservata utilizzando la tecnica del campionamento per quote. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Ci sono casi in cui due sottogruppi (che non hanno elementi in comune) presentano tratti estremamente interconnessi. In questi casi, questo metodo di campionamento pu\u00f2 essere estremamente vantaggioso. <\/span><\/p>\n\n\n\n

    Vantaggi del campionamento per quote<\/span><\/h2>\n\n\n\n