Campionamento casuale stratificato: vantaggi e svantaggi
Quando sperimentatori o ricercatori sono alla ricerca di dati, spesso è impossibile misurare ogni singolo punto di dati in una popolazione. Tuttavia, i metodi statistici consentono inferenze su una popolazione analizzando i risultati di un campione più piccolo estratto da quella popolazione. Esistono diversi metodi di campionamento.
Il campionamento casuale stratificato è un metodo comune utilizzato dai ricercatori perché consente loro di ottenere una popolazione campione che rappresenta al meglio l’intera popolazione studiata, assicurandosi che ogni sottogruppo di interesse sia rappresentato. Tuttavia, questo metodo di ricerca non è privo di svantaggi.
Punti chiave
- Il campionamento casuale stratificato consente ai ricercatori di ottenere una popolazione campione che rappresenta al meglio l’intera popolazione studiata dividendola in sottogruppi chiamati strati.
- Questo metodo di campionamento statistico, tuttavia, non può essere utilizzato in ogni disegno di studio o con ogni set di dati.
- Il campionamento casuale stratificato differisce dal campionamento casuale semplice, che implica la selezione casuale di dati da un’intera popolazione, quindi è altrettanto probabile che ogni possibile campione si verifichi.
Campionamento casuale stratificato: una panoramica
Il campionamento casuale stratificato comporta prima la divisione di una popolazione in sottopopolazioni e quindi l’applicazione di metodi di campionamento casuale a ciascuna sottopopolazione per formare un gruppo di prova. Uno svantaggio è quando i ricercatori non possono classificare ogni membro della popolazione in un sottogruppo.
Il campionamento casuale stratificato è diverso dal campionamento casuale semplice, che implica la selezione casuale dei dati dall’intera popolazione in modo che ogni possibile campione abbia la stessa probabilità di verificarsi. Al contrario, il campionamento casuale stratificato divide la popolazione in gruppi più piccoli, o strati, in base a caratteristiche condivise. Un campione casuale viene prelevato da ciascuno strato in proporzione diretta alla dimensione dello strato rispetto alla popolazione.
Esempio di campionamento casuale stratificato
Quello che segue è un esempio di campionamento casuale stratificato:
I ricercatori stanno conducendo uno studio progettato per valutare le tendenze politiche degli studenti di economia in una grande università. I ricercatori vogliono garantire che il campione casuale si avvicini al meglio alla popolazione studentesca, inclusi sesso, studenti universitari e dottorandi. La popolazione totale nello studio è di 1.000 studenti e da lì vengono creati i sottogruppi come mostrato di seguito.
Popolazione totale = 1.000
I ricercatori assegnerebbero ogni studente di economia all’università a una delle quattro sottopopolazioni: laureati maschi, laureati femmine, laureati maschi e laureati femmine. I ricercatori dovrebbero quindi contare quanti studenti di ciascun sottogruppo costituiscono la popolazione totale di 1.000 studenti. Da lì, i ricercatori calcolano la rappresentazione percentuale di ogni sottogruppo della popolazione totale.
Sottogruppi:
- Studenti universitari maschi = 450 studenti (su 100) o il 45% della popolazione
- Studentesse universitarie = 200 studenti o 20%
- Studenti laureati maschi = 200 studenti o 20%
- Studentesse laureate = 150 studenti o 15%
Viene eseguito un campionamento casuale di ciascuna sottopopolazione, in base alla sua rappresentazione all’interno della popolazione nel suo insieme. Poiché gli studenti universitari maschi sono il 45% della popolazione, 45 studenti universitari maschi vengono scelti a caso da quel sottogruppo. Poiché i laureati maschi costituiscono solo il 20% della popolazione, 20 vengono selezionati per il campione e così via.
Mentre il campionamento casuale stratificato riflette accuratamente la popolazione studiata, le condizioni che devono essere soddisfatte significano che questo metodo non può essere utilizzato in tutti gli studi.
Vantaggi del campionamento casuale stratificato
Il campionamento casuale stratificato presenta vantaggi rispetto al semplice campionamento casuale.
Riflette accuratamente la popolazione studiata
Il campionamento casuale stratificato riflette accuratamente la popolazione studiata perché i ricercatori stanno stratificando l’intera popolazione prima di applicare metodi di campionamento casuale. In breve, garantisce che ogni sottogruppo all’interno della popolazione riceva una rappresentazione adeguata all’interno del campione. Di conseguenza, il campionamento casuale stratificato fornisce una migliore copertura della popolazione poiché i ricercatori hanno il controllo sui sottogruppi per garantire che tutti siano rappresentati nel campionamento.
Con un semplice campionamento casuale, non vi è alcuna garanzia che venga scelto un particolare sottogruppo o tipo di persona. Nel nostro precedente esempio di studenti universitari, l’utilizzo di un semplice campionamento casuale per ottenere un campione di 100 dalla popolazione potrebbe portare alla selezione di soli 25 studenti universitari maschi o solo del 25% della popolazione totale. Inoltre, potrebbero essere selezionate 35 studentesse laureate (35% della popolazione) con conseguente sottorappresentazione degli studenti universitari maschi e sovrarappresentazione delle studentesse laureate. Eventuali errori nella rappresentazione della popolazione hanno il potenziale per diminuire l’accuratezza dello studio.
Svantaggi del campionamento casuale stratificato
Anche il campionamento casuale stratificato presenta ai ricercatori uno svantaggio.
Non può essere utilizzato in tutti gli studi
Sfortunatamente, questo metodo di ricerca non può essere utilizzato in tutti gli studi. Lo svantaggio del metodo è che devono essere soddisfatte diverse condizioni affinché possa essere utilizzato correttamente. I ricercatori devono identificare ogni membro di una popolazione studiata e classificarli in una, e solo una, sottopopolazione. Di conseguenza, il campionamento casuale stratificato è svantaggioso quando i ricercatori non possono classificare con sicurezza ogni membro della popolazione in un sottogruppo. Inoltre, trovare un elenco esaustivo e definitivo di un’intera popolazione può essere difficile.
La sovrapposizione può essere un problema se ci sono soggetti che rientrano in più sottogruppi. Quando viene eseguito un semplice campionamento casuale, è più probabile che vengano scelti coloro che si trovano in più sottogruppi. Il risultato potrebbe essere una falsa dichiarazione o un riflesso impreciso della popolazione.
L’esempio sopra lo rende facile: studenti universitari, laureati, maschi e femmine sono gruppi chiaramente definiti. In altre situazioni, tuttavia, potrebbe essere molto più difficile. Immagina di incorporare caratteristiche come razza, etnia o religione. Il processo di ordinamento diventa più difficile, rendendo il campionamento casuale stratificato un metodo inefficace e tutt’altro che ideale.