{"id":831575,"date":"2019-08-27T03:29:34","date_gmt":"2019-08-27T10:29:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/campionamento-multistadio-vantaggi-e-applicazione\/"},"modified":"2025-07-31T14:22:31","modified_gmt":"2025-07-31T21:22:31","slug":"campionamento-multistadio-vantaggi-e-applicazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/it\/campionamento-multistadio-vantaggi-e-applicazione\/","title":{"rendered":"Campionamento multistadio – Definizione, fasi, applicazioni e vantaggi con un esempio"},"content":{"rendered":"

Che cos’\u00e8 il campionamento multistadio?<\/b><\/h2>\n

Definizione:<\/strong> Il campionamento multistadio \u00e8 un metodo di campionamento che divide la popolazione in gruppi (o cluster) per condurre una ricerca. Si tratta di una forma complessa di campionamento a grappolo, talvolta nota anche come campionamento a grappolo multistadio. Durante questo metodo di campionamento, gruppi significativi di persone selezionate vengono suddivisi in sottogruppi in varie fasi per semplificare la raccolta dei dati primari.<\/span><\/p>\n

Quali sono le fasi per condurre un campionamento a pi\u00f9 stadi?<\/b><\/h3>\n

Il campionamento multistadio si articola in quattro fasi:<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Primo passo:<\/b> Scegliere un quadro di campionamento, considerando la popolazione di interesse. Il ricercatore assegna un numero a ogni gruppo e seleziona un piccolo campione di gruppi distinti.<\/span><\/li>\n
  2. Secondo passo:<\/b> Selezionare un quadro di campionamento di sottogruppi separati e rilevanti. Procedere in questo modo partendo da gruppi discreti correlati e diversi, selezionati nella fase precedente.<\/span><\/li>\n
  3. Terzo passo:<\/b> Se necessario, ripetere il secondo passaggio.<\/span><\/li>\n
  4. Quarto passo:<\/b> Utilizzando una variante del campionamento probabilistico, scegliere i membri del gruppo campione dai sottogruppi.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Quali sono le applicazioni del campionamento multistadio?<\/b><\/h3>\n

    Il campionamento multistadio viene applicato principalmente a queste aree:<\/span><\/p>\n

      \n
    1. Applicato a un disegno a pi\u00f9 stadi in cui la popolazione \u00e8 troppo vasta e la ricerca di ogni individuo \u00e8 impossibile.<\/span><\/li>\n
    2. Raccogliere le percezioni degli studenti appartenenti a vari college, che studiano corsi diversi e che si trovano in tutto il Paese.<\/span><\/li>\n
    3. Indagine sui dipendenti di un’azienda multinazionale con pi\u00f9 sedi in pi\u00f9 Paesi.<\/span><\/li>\n
    4. Gli uffici governativi utilizzano sempre questo metodo per trarre inferenze dalla popolazione.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Il campionamento multifase riduce i tempi di ricerca di un’area. Inoltre, tiene sotto controllo i costi della ricerca. Le informazioni raccolte dai campioni vengono utilizzate per trarre inferenze sulla popolazione nel suo complesso.<\/span><\/p>\n

      Quali sono i vantaggi del campionamento multistadio?<\/b><\/h3>\n

      Ecco gli 8 principali vantaggi ottenuti dal campionamento multistadio:<\/span><\/p>\n

        \n
      1. Consente ai ricercatori di applicare un campionamento a grappolo o casuale dopo aver determinato i gruppi.<\/span><\/li>\n
      2. I ricercatori possono applicare un campionamento multistadio per creare cluster e sotto-cluster fino a raggiungere la dimensione o il tipo di gruppo desiderato.<\/span><\/li>\n
      3. I ricercatori possono dividere la popolazione in gruppi senza restrizioni. Permette ai ricercatori di scegliere con flessibilit\u00e0 il campione.<\/span><\/li>\n
      4. \u00c8 utile quando si raccolgono dati primari da una popolazione geograficamente dispersa.<\/span><\/li>\n
      5. \u00c8 un metodo efficace dal punto di vista dei costi e del tempo, perch\u00e9 aiuta a suddividere la popolazione in gruppi pi\u00f9 piccoli.<\/span><\/li>\n
      6. Trovare il giusto campione di indagine diventa molto conveniente per i ricercatori.<\/span><\/li>\n
      7. Il ricercatore sceglie con cura il pubblico. Riduce i problemi che si incontrano durante il campionamento casuale.<\/span><\/li>\n
      8. Non necessita di un elenco completo di tutti i membri della popolazione target, riducendo drasticamente i costi di preparazione del campione.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

        Quali sono i tipi di campionamento multistadio?<\/b><\/h3>\n

        Esistono due tipi di campionamento multistadio: il campionamento a grappolo multistadio e il campionamento casuale multistadio. Nelle ricerche di mercato, il campionamento multistadio consiste nella scelta di campioni a tappe e nella scelta di unit\u00e0 di campionamento pi\u00f9 piccole a ogni tappa. Vediamo nel dettaglio questi due approcci.<\/span><\/p>\n

        Campionamento a grappolo multistadio:<\/b><\/h4>\n

        Il campionamento a grappolo multistadio \u00e8 un tipo complesso di campionamento a grappolo. Il ricercatore divide la popolazione in gruppi in varie fasi per una migliore raccolta, gestione e interpretazione dei dati. Questi gruppi sono chiamati cluster. <\/span><\/p>\n

        Ad esempio, un ricercatore vuole conoscere le diverse abitudini alimentari dell’Europa occidentale. \u00c8 praticamente impossibile raccogliere dati da ogni famiglia. Il ricercatore sceglier\u00e0 innanzitutto i Paesi di interesse. Da questi Paesi, sceglie le regioni o gli Stati da sottoporre a indagine. E da queste regioni, restringe ulteriormente la ricerca scegliendo citt\u00e0 e paesi specifici che rappresentano la regione. Il ricercatore non intervista tutti i residenti della citt\u00e0 o del paese. Sceglie poi alcuni intervistati dalle citt\u00e0 selezionate per partecipare alla ricerca. In questo caso vediamo che i cluster vengono selezionati in varie fasi fino a quando il ricercatore non si limita al campione richiesto.<\/span><\/p>\n

        Campionamento casuale multistadio:<\/b><\/h4>\n

        Il concetto di tecnica di campionamento casuale multistadio \u00e8 simile a quello di campionamento a grappolo multistadio. In questo caso, per\u00f2, il ricercatore sceglie i campioni in modo casuale in ogni fase. In questo caso, il ricercatore non crea dei cluster, ma restringe il campione di convenienza applicando un campionamento casuale.<\/span><\/p>\n

        Ad esempio, un ricercatore vuole capire le abitudini di alimentazione degli animali domestici tra le persone che vivono negli Stati Uniti. A tal fine, \u00e8 necessaria una dimensione del campione di 200 intervistati. Il ricercatore seleziona 10 Stati su 50 in modo casuale. Inoltre, sceglie a caso 5 distretti per ogni Stato. Da questi 50 Stati selezionati a caso, sceglie poi 4 famiglie di proprietari di animali domestici per condurre la sua ricerca.<\/span><\/p>\n

        Esempio di campionamento multistadio:<\/b><\/h3>\n

        Ecco un esempio di progetto a pi\u00f9 fasi. L’impostazione \u00e8 semplice. <\/span><\/p>\n

        Consideriamo come localit\u00e0 campione gli Stati Uniti. L’obiettivo della ricerca \u00e8 valutare le tendenze di spesa online delle persone negli Stati Uniti attraverso un questionario online. I ricercatori possono formare il loro gruppo campione di 200 famiglie nel modo seguente:<\/span><\/p>\n

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        1. In primo luogo, scegliere il numero di stati utilizzando un campionamento casuale semplice (o qualsiasi altro campionamento probabilistico). Ad esempio, selezionare dieci Stati.<\/span><\/li>\n
        2. In secondo luogo, scegliete cinque distretti all’interno di ogni Stato utilizzando il metodo del campionamento sistematico (o qualsiasi altro campionamento probabilistico).<\/span><\/li>\n
        3. In terzo luogo, si scelgono quattro famiglie per ogni distretto con il metodo del campionamento sistematico o del campionamento casuale semplice. Alla fine si otterranno 200 case da includere nel gruppo campione per la ricerca.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

          Suggerimenti per un campionamento multistadio efficiente:<\/b><\/h3>\n

          Ecco alcuni suggerimenti da tenere a mente quando si conduce una ricerca con campionamento multistadio.<\/span><\/p>\n

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          1. Pensare con cautela – \u00c8 buona norma fare un brainstorming su come implementare l’approccio a pi\u00f9 fasi.<\/span><\/li>\n
          2. Tenete presente che, poich\u00e9 non esiste una definizione esatta di campionamento multifase, non esiste un metodo convenzionale su un percorso per mescolare i metodi di campionamento (come cluster, campionamento casuale stratificato e casuale semplice).<\/span><\/li>\n
          3. La progettazione del processo deve avvenire in modo da essere efficace dal punto di vista dei costi e dei tempi. <\/span><\/li>\n
          4. \u00c8 necessario mantenere la casualit\u00e0 e la dimensione del campione.<\/span><\/li>\n
          5. Quando si applica questo metodo per la prima volta, \u00e8 bene rivolgersi a un esperto e competente.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

            Campionamento multistadio semplificato con QuestionPro Audience<\/b><\/h3>\n

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