Campionamento sistematico

Che cos’è il campionamento sistematico?

Il campionamento sistematico è un tipo di metodo di campionamento probabilistico in cui i membri del campione di una popolazione più ampia vengono selezionati in base a un punto di partenza casuale ma con un intervallo periodico fisso. Questo intervallo, chiamato intervallo di campionamento, viene calcolato dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderata. Nonostante la popolazione campione sia stata selezionata in anticipo, il campionamento sistematico è ancora considerato casuale se l’intervallo periodico è determinato in anticipo e il punto di partenza è casuale.

Punti chiave

• Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento probabilistico in cui un campione casuale, con un intervallo periodico fisso, viene selezionato da una popolazione più ampia.
• L’intervallo periodico fisso, chiamato intervallo di campionamento, viene calcolato dividendo la dimensione della popolazione per la dimensione del campione desiderata.
• Altri vantaggi di questa metodologia includono l’eliminazione del fenomeno della selezione raggruppata e una bassa probabilità di contaminazione dei dati.
• Gli svantaggi includono una rappresentazione eccessiva o insufficiente di modelli particolari e un rischio maggiore di manipolazione dei dati.

Comprensione del campionamento sistematico

Poiché il semplice campionamento casuale di una popolazione può essere inefficiente e richiedere molto tempo, gli statistici si rivolgono ad altri metodi, come il campionamento sistematico. La scelta di una dimensione del campione attraverso un approccio sistematico può essere eseguita rapidamente. Una volta individuato un punto di partenza fisso, viene selezionato un intervallo costante per facilitare la selezione dei partecipanti.

Il campionamento sistematico è preferibile al semplice campionamento casuale quando c’è un basso rischio di manipolazione dei dati. Se un tale rischio è alto quando un ricercatore può manipolare la lunghezza dell’intervallo per ottenere i risultati desiderati, una semplice tecnica di campionamento casuale sarebbe più appropriata.

popolazioni normali a  meno che non esista una caratteristica casuale in modo sproporzionato con ogni ” n- esimo” campione di dati (cosa improbabile). In altre parole, una popolazione deve mostrare un grado naturale di casualità lungo la metrica scelta. Se la popolazione ha un tipo di pattern standardizzato, il rischio di scegliere accidentalmente casi molto comuni è più evidente.

All’interno del campionamento sistematico, come con altri metodi di campionamento, è necessario selezionare una popolazione target prima di selezionare i partecipanti. Una popolazione può essere identificata in base a un numero qualsiasi di caratteristiche desiderate che si adattano allo scopo dello studio condotto. Alcuni criteri di selezione possono includere età, sesso, razza, posizione, livello di istruzione e / o professione.

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Esistono diversi metodi per campionare una popolazione per inferenza statistica; il campionamento sistematico è una forma di campionamento casuale.

Esempi di campionamento sistematico

Come esempio ipotetico di campionamento sistematico, si supponga che in una popolazione di 10.000 persone, uno statistico selezioni ogni 100 persone per il campionamento. Gli intervalli di campionamento possono anche essere sistematici, come la scelta di un nuovo campione da prelevare ogni 12 ore.

Come altro esempio, se si desidera selezionare un gruppo casuale di 1.000 persone da una popolazione di 50.000 utilizzando un campionamento sistematico, tutti i potenziali partecipanti devono essere inseriti in un elenco e verrà selezionato un punto di partenza. Una volta formata la lista, ogni 50 persone in lista (iniziando il conteggio dal punto di partenza selezionato) sarà scelto come partecipante, poiché 50.000 / 1.000 = 50.

Ad esempio, se il punto di partenza selezionato fosse 20, verrà scelta la 70a persona nell’elenco seguito dalla 120a e così via. Una volta raggiunta la fine dell’elenco e se sono necessari ulteriori partecipanti, il conteggio torna all’inizio dell’elenco per terminare il conteggio.

Campionamento sistematico vs. Campionamento a grappolo

Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo differiscono nel modo in cui estraggono i punti campione dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento a grappolo suddivide la popolazione in gruppi, mentre il campionamento sistematico utilizza intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione.

Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, quindi viene prelevato un campione da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda delle sue dimensioni. Il campionamento a grappolo divide la popolazione in gruppi e quindi prende un semplice campione casuale da ciascun cluster.

Il campionamento a grappolo è considerato meno preciso rispetto ad altri metodi di campionamento. Tuttavia, potrebbe risparmiare sui costi per ottenere un campione. Il campionamento a grappolo è una procedura di campionamento in due fasi. Può essere utilizzato quando  è difficile completare un elenco  dell’intera popolazione. Ad esempio, potrebbe essere difficile costruire l’intera popolazione dei clienti di un negozio di alimentari da intervistare.

Tuttavia, una persona potrebbe creare un sottoinsieme casuale di negozi, che è il primo passo del processo. Il secondo passo è intervistare un campione casuale dei clienti di quei negozi. Si tratta di un semplice processo manuale che può far risparmiare tempo e denaro.

Limitazioni del campionamento sistematico

Un rischio che gli statistici devono considerare quando conducono un campionamento sistematico riguarda il modo in cui è organizzato l’elenco utilizzato con l’intervallo di campionamento. Se la popolazione inserita nell’elenco è organizzata secondo uno schema ciclico che corrisponde all’intervallo di campionamento, il campione selezionato potrebbe essere distorto.

Ad esempio, il dipartimento delle risorse umane di un’azienda desidera selezionare un campione di dipendenti e chiedere cosa ne pensano delle politiche aziendali. I dipendenti sono raggruppati in team di 20, ciascuno guidato da un manager. Se l’elenco utilizzato per scegliere la dimensione del campione è organizzato con team raggruppati insieme, lo statistico rischia di scegliere solo i manager (o nessun manager) a seconda dell’intervallo di campionamento.

Domande frequenti

Quali sono i vantaggi del campionamento sistematico?

Il campionamento sistematico è semplice da condurre e di facile comprensione, motivo per cui è generalmente preferito dai ricercatori. L’ipotesi centrale, che i risultati rappresentino la maggioranza delle popolazioni normali, garantisce che l’intera popolazione sia campionata in modo uniforme. Inoltre, il campionamento sistematico fornisce un maggiore grado di controllo rispetto ad altre metodologie di campionamento a causa del suo processo. Il campionamento sistematico comporta anche un fattore di basso rischio perché c’è una bassa possibilità che i dati possano essere contaminati.

Quali sono gli svantaggi del campionamento sistematico?

Il principale svantaggio del campionamento sistematico è che è necessaria la dimensione della popolazione. Senza conoscere il numero specifico di partecipanti in una popolazione, il campionamento sistematico non funziona bene. Ad esempio, se uno statistico vorrebbe esaminare l’età dei senzatetto in una regione specifica ma non può ottenere con precisione quanti senzatetto ci sono, allora non avranno una dimensione della popolazione o un punto di partenza. Un altro svantaggio è che la popolazione deve mostrare una naturale quantità di casualità, altrimenti aumenta il rischio di scegliere istanze simili, vanificando lo scopo del campione.

Quali sono le differenze tra il campionamento a grappolo e quello sistematico?

Il campionamento a grappolo e il campionamento sistematico differiscono nel modo in cui estraggono i punti campione dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento a grappolo divide la popolazione in gruppi e quindi prende un semplice campione casuale da ciascun cluster. Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, quindi viene prelevato un campione da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda delle sue dimensioni. Il campionamento a grappolo è suscettibile a un errore di campionamento maggiore rispetto al campionamento sistematico sebbene possa essere un processo più economico.