Indice dei contenuti<\/p>\n\n
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- Che cos’\u00e8 il campionamento?<\/a><\/li>\n \t
- Tipi di campionamento: metodi di campionamento<\/a><\/li>\n \t
- Tipi di campionamento probabilistico con esempi:<\/a><\/li>\n \t
- Usi del campionamento probabilistico<\/a><\/li>\n \t
- Tipi di campionamento non probabilistico con esempi<\/a><\/li>\n \t
- Usi del campionamento non probabilistico<\/a><\/li>\n \t
- Come si decide il tipo di campionamento da utilizzare?<\/a><\/li>\n \t
- Differenza tra campionamento probabilistico e non probabilistico<\/a><\/li>\n \t
- Conclusione<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n\n\n
Che cos’\u00e8 il campionamento?<\/b><\/h2>\n\n\n\n
Campionamento<\/span> \u00e8 una tecnica di selezione di singoli membri o di un sottoinsieme della popolazione per trarne inferenze statistiche e stimare le caratteristiche dell’intera popolazione. Diversi metodi di campionamento sono ampiamente utilizzati dai ricercatori in <\/span>\n ricerca di mercato<\/span>\n<\/a> in modo da non dover effettuare ricerche sull’intera popolazione per raccogliere informazioni utili.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Si tratta inoltre di un metodo conveniente in termini di tempo e di costi e quindi costituisce la base di ogni <\/span> progetto di ricerca<\/span> . Le tecniche di campionamento possono essere utilizzate nei software di ricerca per ottenere una derivazione ottimale.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Ad esempio,<\/b> Supponiamo che un produttore di farmaci voglia ricercare gli effetti collaterali negativi di un farmaco sulla popolazione del Paese. In questo caso, \u00e8 quasi impossibile condurre uno studio di ricerca che coinvolga tutti. In questo caso, il ricercatore decide di scegliere un campione<\/a> di persone da ogni demografico e poi li ricerca, dandogli un feedback indicativo sul comportamento del farmaco.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Tipi di campionamento: metodi di campionamento<\/b><\/h3>\n\n\n\n
Il campionamento nella ricerca di mercato \u00e8 di due tipi: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico. Vediamo pi\u00f9 da vicino questi due metodi di campionamento.<\/span><\/p>\n\n\n\n
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- Campionamento di probabilit\u00e0:<\/b> \n Campionamento di probabilit\u00e0<\/span>\n<\/a> \u00e8 una tecnica di campionamento in cui il ricercatore seleziona alcuni criteri e sceglie i membri di una popolazione in modo casuale. Con questo parametro di selezione, tutti i membri hanno le stesse opportunit\u00e0 di partecipare al campione.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Campionamento non probabilistico: <\/b>In<\/span> non probabilit\u00e0<\/span> campionamento, il ricercatore sceglie casualmente i membri per la ricerca. Questo metodo di campionamento non \u00e8 un processo di selezione fisso o predefinito. Ci\u00f2 rende difficile che tutti gli elementi della popolazione abbiano le stesse opportunit\u00e0 di essere inclusi in un campione.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
In questo blog vengono illustrati i vari metodi di campionamento probabilistico e non probabilistico che si possono implementare in qualsiasi <\/span>\n ricerca di mercato<\/span>\n<\/a> di mercato.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Tipi di campionamento probabilistico con esempi:<\/b><\/h3>\n\n\n\n
Campionamento di probabilit\u00e0<\/span><\/a> \u00e8 una tecnica con cui i ricercatori scelgono dei campioni da una popolazione pi\u00f9 ampia basandosi sulla teoria della probabilit\u00e0. Questo metodo di campionamento considera ogni membro della popolazione e forma i campioni in base a un processo fisso.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Ad esempio,<\/b> in una popolazione di 1000 membri, ogni membro avr\u00e0 una probabilit\u00e0 di 1\/1000 di essere selezionato per far parte di un campione. Il campionamento per probabilit\u00e0 elimina la distorsione del campionamento nella popolazione e consente di includere tutti i membri nel campione.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Esistono quattro tipi di tecniche di campionamento probabilistico:<\/b><\/p>\n\n\n
\n![\"Tipi](\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/types-of-probability-sampling-min-1.jpg\")
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- Campionamento casuale semplice:<\/b> Una delle migliori tecniche di campionamento probabilistico che aiuta a risparmiare tempo e risorse \u00e8 il campionamento casuale semplice. <\/span>\n Campionamento casuale semplice<\/span>\n<\/a> metodo. Si tratta di un metodo affidabile per ottenere informazioni in cui ogni singolo membro di una popolazione viene scelto in modo casuale, per puro caso. Ogni individuo ha la stessa probabilit\u00e0 di essere scelto per far parte di un campione.
<\/span>Ad esempio, in un’organizzazione di 500 dipendenti, se il team delle risorse umane decide di svolgere attivit\u00e0 di team building, \u00e8 probabile che preferisca scegliere dei gettoni da una ciotola. In questo caso, ognuno dei 500 dipendenti ha le stesse opportunit\u00e0 di essere selezionato.<\/span><\/li>\n\n\n\n- Campionamento a grappolo:<\/b> \n Campionamento a grappolo<\/span>\n<\/a> \u00e8 un metodo in cui i ricercatori dividono l’intera popolazione in sezioni o cluster che rappresentano una popolazione. I cluster vengono identificati e inclusi in un campione in base a parametri demografici come et\u00e0, sesso, localit\u00e0, ecc. Questo rende molto semplice per un creatore di sondaggi ricavare inferenze efficaci dal feedback.
<\/span>Ad esempio, supponiamo che il governo degli Stati Uniti voglia valutare il numero di immigrati che vivono negli Stati Uniti continentali. In questo caso, possono suddividerlo in cluster basati su Stati come California, Texas, Florida, Massachusetts, Colorado, Hawaii, ecc. Questo modo di condurre un sondaggio sar\u00e0 pi\u00f9 efficace in quanto i risultati saranno organizzati per Stati e forniranno dati approfonditi sull’immigrazione.<\/span><\/li>\n\n\n\n- Campionamento sistematico:<\/b> I ricercatori utilizzano il <\/span>\n metodo di campionamento sistematico<\/span>\n<\/a> scegliere i membri del campione di una popolazione a intervalli regolari. Richiede la selezione di un punto di partenza per il campione e di una dimensione del campione che pu\u00f2 essere ripetuta a intervalli regolari. Questo tipo di metodo di campionamento ha un intervallo predefinito; pertanto, questa tecnica di campionamento \u00e8 la meno dispendiosa in termini di tempo.
<\/span>Ad esempio, un ricercatore intende raccogliere un campione sistematico di 500 persone in una popolazione di 5000. Numerer\u00e0 ogni elemento della popolazione da 1 a 5000 e sceglier\u00e0 ogni 10\u00b0 individuo per far parte del campione (popolazione totale\/dimensione del campione = 5000\/500 = 10).<\/span><\/li>\n\n\n\n- Campionamento casuale stratificato:<\/b> Campionamento casuale stratificato<\/span> \u00e8 un metodo in cui il ricercatore divide la popolazione in gruppi pi\u00f9 piccoli che non si sovrappongono ma che rappresentano l’intera popolazione. Durante il campionamento, \u00e8 possibile organizzare questi gruppi e poi estrarre un campione da ciascun gruppo separatamente.
Ad esempio, un ricercatore che voglia analizzare le caratteristiche delle persone appartenenti a diverse fasce di reddito annuale creer\u00e0 degli strati (gruppi) in base al reddito familiare annuale. Ad esempio, meno di 20.000 dollari, 21.000-30.000 dollari, 31.000-40.000 dollari, 41.000-50.000 dollari, ecc. In questo modo, il ricercatore conclude le caratteristiche delle persone appartenenti a diversi gruppi di reddito. I marketer possono analizzare quali gruppi di reddito indirizzare e quali eliminare per creare una tabella di marcia che porti a risultati fruttuosi.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nUsi del campionamento probabilistico<\/b><\/h4>\n\n\n\n
Gli usi del campionamento probabilistico sono molteplici:<\/span><\/p>\n\n\n\n
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- Ridurre la distorsione del campione: <\/b>Con il metodo del campionamento probabilistico, la distorsione del campione derivato da una popolazione \u00e8 trascurabile o inesistente. La selezione del campione \u00e8 principalmente frutto della comprensione e dell’inferenza del ricercatore. Il campionamento per probabilit\u00e0 porta a una qualit\u00e0 superiore <\/span> raccolta dei dati<\/span> poich\u00e9 il campione rappresenta in modo appropriato la popolazione.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Popolazione eterogenea:<\/b> Quando la popolazione \u00e8 vasta e diversificata, \u00e8 essenziale avere una rappresentanza adeguata in modo che i dati non siano sbilanciati verso un solo gruppo demografico. <\/span> demografico<\/span> . Ad esempio, supponiamo che Square voglia capire quali persone potrebbero produrre i suoi dispositivi per i punti vendita. In questo caso, \u00e8 utile un sondaggio condotto su un campione di persone in tutti gli Stati Uniti, provenienti da diversi settori e contesti socio-economici.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Creare un campione accurato:<\/b> Il campionamento per probabilit\u00e0 aiuta i ricercatori a pianificare e creare un campione accurato. Ci\u00f2 consente di ottenere dati ben definiti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Tipi di campionamento non probabilistico con esempi<\/b><\/h4>\n\n\n\n
Il <\/span> metodo non probabilistico<\/span> \u00e8 un metodo di campionamento che prevede una raccolta di feedback basata sulle capacit\u00e0 di selezione del campione da parte del ricercatore o dello statistico e non su un processo di selezione fisso. Nella maggior parte dei casi, il risultato di un sondaggio condotto con un campione non probabile porta a risultati distorti, che potrebbero non rappresentare la popolazione target desiderata. Tuttavia, ci sono situazioni, come le fasi preliminari della ricerca o i vincoli di costo per la conduzione della ricerca, in cui il campionamento non probabilistico sar\u00e0 molto pi\u00f9 utile dell’altro tipo.<\/span><\/p>\n\n\n\n
Quattro tipi di campionamento non probabilistico spiegano meglio lo scopo di questo metodo di campionamento:<\/span><\/p>\n\n\n\n
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- Campionamento di convenienza:<\/b> Questo metodo dipende dalla facilit\u00e0 di accesso ai soggetti, come il sondaggio dei clienti in un centro commerciale o dei passanti in una strada trafficata. Di solito viene definito come <\/span>campionamento di convenienza<\/span><\/a> per la facilit\u00e0 di esecuzione da parte del ricercatore e di contatto con i soggetti. I ricercatori non hanno quasi nessuna autorit\u00e0 per selezionare gli elementi del campione, e la selezione avviene esclusivamente in base alla vicinanza e non alla rappresentativit\u00e0. Questo metodo di campionamento non probabilistico viene utilizzato quando la raccolta di feedback ha limiti di tempo e di costo. In situazioni di limitazione delle risorse, come nelle fasi iniziali della ricerca, si ricorre al campionamento di convenienza.
<\/span>Ad esempio, le startup e le ONG di solito effettuano campionamenti convenzionali in un centro commerciale per distribuire opuscoli su eventi imminenti o sulla promozione di una causa: si posizionano all’ingresso del centro commerciale e distribuiscono opuscoli in modo casuale.<\/span><\/li>\n\n\n\n- Campionamento giudicante o mirato:<\/b> Campioni giudicanti o mirati<\/span> sono formati a discrezione del ricercatore. I ricercatori considerano esclusivamente lo scopo dello studio e la comprensione del pubblico di riferimento. Per esempio, quando i ricercatori vogliono capire il processo di pensiero delle persone interessate a studiare per ottenere un master. I criteri di selezione saranno: “Sei interessato a fare un master in …?” e chi risponde con un “No” viene escluso dal campione.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Campionamento a palla di neve:<\/b> Campionamento a palla di neve<\/span> \u00e8 un metodo di campionamento che i ricercatori applicano quando i soggetti sono difficili da rintracciare. Ad esempio, censire le persone senza tetto o gli immigrati clandestini sar\u00e0 estremamente impegnativo. In questi casi, utilizzando la teoria della palla di neve, i ricercatori possono individuare alcune categorie da intervistare e ricavarne i risultati. I ricercatori utilizzano questo metodo di campionamento anche quando l’argomento \u00e8 molto delicato e non viene discusso apertamente, come ad esempio i sondaggi per raccogliere informazioni sull’HIV-Aids. Non sono molte le vittime che rispondono prontamente alle domande. Tuttavia, i ricercatori possono contattare persone che potrebbero conoscere o volontari associati alla causa per entrare in contatto con le vittime e raccogliere informazioni.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Campionamento per quote:<\/b> In <\/span>\n Campionamento per quote<\/span>\n<\/a>In questa tecnica di campionamento la selezione dei membri avviene sulla base di uno standard prestabilito. In questo caso, poich\u00e9 il campione viene formato sulla base di attributi specifici, il campione creato avr\u00e0 le stesse qualit\u00e0 presenti nella popolazione totale. Si tratta di un metodo rapido di raccolta dei campioni.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Usi del campionamento non probabilistico<\/b><\/h4>\n\n\n\n
Il campionamento non probabilistico viene utilizzato per i seguenti casi:<\/span><\/p>\n\n\n\n
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- Creare un’ipotesi:<\/b> I ricercatori utilizzano il <\/span>metodo di campionamento non probabilistico<\/span> per creare un’ipotesi quando sono disponibili informazioni preliminari limitate o nulle. Questo metodo aiuta a restituire immediatamente i dati e a costruire una base per ulteriori ricerche.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Ricerca esplorativa:<\/b> I ricercatori utilizzano ampiamente questa tecnica di campionamento quando conducono ricerche qualitative, studi pilota o ricerche esplorative. <\/span>ricerca esplorativa<\/span>.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Vincoli di budget e di tempo:<\/b> Il metodo non probabilistico quando ci sono vincoli di budget e di tempo e devono essere raccolti alcuni dati preliminari. Poich\u00e9 il disegno del sondaggio non \u00e8 rigido, \u00e8 pi\u00f9 facile scegliere gli intervistati in modo casuale e farli rispondere al sondaggio o al questionario<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Come si decide il tipo di campionamento da utilizzare?<\/b><\/h4>\n\n\n\n
Per qualsiasi ricerca, \u00e8 essenziale scegliere un metodo di campionamento che risponda accuratamente agli obiettivi dello studio. L’efficacia del campionamento dipende da diversi fattori. Ecco alcuni passaggi che i ricercatori esperti seguono per decidere il metodo di campionamento migliore.<\/span><\/p>\n\n\n\n
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- Annotare gli obiettivi della ricerca. In generale, deve essere una combinazione di costo, precisione o accuratezza.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Identificare le tecniche di campionamento efficaci che potrebbero raggiungere gli obiettivi della ricerca.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Testate ciascuno di questi metodi e verificate se vi aiutano a raggiungere il vostro obiettivo.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Selezionare il metodo pi\u00f9 adatto alla ricerca.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Differenza tra campionamento probabilistico e non probabilistico<\/b><\/h3>\n\n\n\n
Abbiamo esaminato i diversi tipi di metodi di campionamento e i loro sottotipi. Per riassumere l’intera discussione, tuttavia, le differenze significative tra i metodi di campionamento probabilistico e quelli non probabilistici sono le seguenti:<\/span><\/p>\n\n\n\n
<\/td> Metodi di campionamento per probabilit\u00e0<\/b><\/td> Metodi di campionamento non probabilistici<\/b><\/td><\/tr> Definizione<\/b><\/td> Il campionamento per probabilit\u00e0 \u00e8 una tecnica di campionamento in cui i campioni di una popolazione pi\u00f9 ampia vengono scelti con un metodo basato sulla teoria della probabilit\u00e0.<\/span><\/td> Il campionamento non probabilistico \u00e8 una tecnica di campionamento in cui il ricercatore seleziona i campioni in base a un giudizio soggettivo piuttosto che a una selezione casuale.<\/span><\/td><\/tr> Conosciuto in alternativa come<\/b><\/td> Metodo di campionamento casuale.<\/span><\/td> Metodo di campionamento non casuale<\/span><\/td><\/tr> Selezione della popolazione<\/b><\/td> La popolazione viene selezionata in modo casuale.<\/span><\/td> La popolazione \u00e8 selezionata arbitrariamente.<\/span><\/td><\/tr> Natura<\/b><\/td> La ricerca \u00e8 conclusiva.<\/span><\/td> La ricerca \u00e8 esplorativa.<\/span><\/td><\/tr> Campione<\/b><\/td> Poich\u00e9 esiste un metodo di selezione del campione, i dati demografici della popolazione sono rappresentati in modo definitivo.<\/span><\/td> Poich\u00e9 il metodo di campionamento \u00e8 arbitrario, la rappresentazione demografica della popolazione \u00e8 quasi sempre distorta.<\/span><\/td><\/tr> Tempo impiegato<\/b><\/td> Richiede tempi pi\u00f9 lunghi, poich\u00e9 il disegno di ricerca definisce i parametri di selezione prima dell’inizio della ricerca di mercato.<\/span><\/td> Questo tipo di metodo di campionamento \u00e8 rapido poich\u00e9 n\u00e9 il campione n\u00e9 i criteri di selezione del campione sono indefiniti.<\/span><\/td><\/tr> Risultati<\/b><\/td> Questo tipo di campionamento \u00e8 del tutto imparziale e quindi anche i risultati sono definitivi.<\/span><\/td> Questo tipo di campionamento \u00e8 completamente distorto e quindi anche i risultati sono distorti, rendendo la ricerca speculativa.<\/span><\/td><\/tr> Ipotesi<\/b><\/td> Nel campionamento probabilistico esiste un’ipotesi di fondo prima dell’inizio dello studio e questo metodo mira a dimostrare l’ipotesi.<\/span><\/td> Nel campionamento non probabilistico, l’ipotesi viene ricavata dopo aver condotto lo studio di ricerca.<\/span><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Conclusione<\/b><\/h2>\n\n\n\n
Ora che abbiamo appreso come funzionano i diversi metodi di campionamento, largamente utilizzati dai ricercatori nelle ricerche di mercato per evitare di dover fare ricerche sull’intera popolazione per raccogliere informazioni utili, esaminiamo uno strumento che pu\u00f2 aiutarvi a gestire queste informazioni.<\/p>\n\n\n\n
QuestionPro comprende la necessit\u00e0 di un metodo accurato, tempestivo ed economico per selezionare il campione adeguato; per questo motivo ha creato QuestionPro Software, un insieme di strumenti che consentono di selezionare in modo efficiente il pubblico di riferimento, di gestire i risultati in un archivio organizzato e personalizzabile e di gestire la community per il feedback successivo al sondaggio.<\/p>\n\n\n\n
Non perdete l’occasione di elevare il valore della ricerca.<\/p>\n\n\n\n
- Identificare le tecniche di campionamento efficaci che potrebbero raggiungere gli obiettivi della ricerca.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Ricerca esplorativa:<\/b> I ricercatori utilizzano ampiamente questa tecnica di campionamento quando conducono ricerche qualitative, studi pilota o ricerche esplorative. <\/span>ricerca esplorativa<\/span>.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Campionamento giudicante o mirato:<\/b> Campioni giudicanti o mirati<\/span> sono formati a discrezione del ricercatore. I ricercatori considerano esclusivamente lo scopo dello studio e la comprensione del pubblico di riferimento. Per esempio, quando i ricercatori vogliono capire il processo di pensiero delle persone interessate a studiare per ottenere un master. I criteri di selezione saranno: “Sei interessato a fare un master in …?” e chi risponde con un “No” viene escluso dal campione.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Popolazione eterogenea:<\/b> Quando la popolazione \u00e8 vasta e diversificata, \u00e8 essenziale avere una rappresentanza adeguata in modo che i dati non siano sbilanciati verso un solo gruppo demografico. <\/span> demografico<\/span> . Ad esempio, supponiamo che Square voglia capire quali persone potrebbero produrre i suoi dispositivi per i punti vendita. In questo caso, \u00e8 utile un sondaggio condotto su un campione di persone in tutti gli Stati Uniti, provenienti da diversi settori e contesti socio-economici.<\/span><\/li>\n\n\n\n
- Campionamento a grappolo:<\/b> \n Campionamento a grappolo<\/span>\n<\/a> \u00e8 un metodo in cui i ricercatori dividono l’intera popolazione in sezioni o cluster che rappresentano una popolazione. I cluster vengono identificati e inclusi in un campione in base a parametri demografici come et\u00e0, sesso, localit\u00e0, ecc. Questo rende molto semplice per un creatore di sondaggi ricavare inferenze efficaci dal feedback.
- Campionamento non probabilistico: <\/b>In<\/span> non probabilit\u00e0<\/span> campionamento, il ricercatore sceglie casualmente i membri per la ricerca. Questo metodo di campionamento non \u00e8 un processo di selezione fisso o predefinito. Ci\u00f2 rende difficile che tutti gli elementi della popolazione abbiano le stesse opportunit\u00e0 di essere inclusi in un campione.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
- Tipi di campionamento: metodi di campionamento<\/a><\/li>\n \t