Campionamento sistematico: vantaggi e svantaggi

Ci sono diversi vantaggi e svantaggi nell’usare il campionamento sistematico come metodo di campionamento statistico quando si conducono ricerche su una popolazione di indagine.

Campionamento sistematico: una panoramica

Il campionamento sistematico è più semplice e diretto del campionamento casuale. Può anche essere più favorevole a coprire un’ampia area di studio. D’altra parte, il campionamento sistematico introduce alcuni parametri arbitrari nei dati. Ciò può causare una rappresentazione eccessiva o insufficiente di particolari modelli.

Il campionamento sistematico è popolare tra i ricercatori per la sua semplicità. I ricercatori generalmente presumono che i risultati siano rappresentativi della maggior parte delle popolazioni normali, a meno che non esista una caratteristica casuale in modo sproporzionato con ogni “ennesimo” campione di dati (il che è improbabile).

Per iniziare, un ricercatore seleziona un numero intero iniziale su cui basare il sistema. Questo numero deve essere inferiore alla popolazione nel suo insieme (ad esempio, non raccolgono ogni 500 iarda per campionare per un campo da calcio di 100 iarde). Dopo che un numero è stato selezionato, il ricercatore sceglie l’intervallo o gli spazi tra i campioni nella popolazione.

Punti chiave

• A causa della sua semplicità, il campionamento sistematico è popolare tra i ricercatori.
• 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.

Esempio di campionamento sistematico

In un campione sistematico, i dati scelti sono distribuiti uniformemente. Ad esempio, in una popolazione di 10.000 persone, uno statistico potrebbe selezionare ogni 100 persone per il campionamento. Gli intervalli di campionamento possono anche essere sistematici, come la scelta di un nuovo campione ogni 12 ore.

Vantaggi del campionamento sistematico

I vantaggi del campionamento sistematico includono:

Facile da eseguire e da capire

I campioni sistematici sono relativamente facili da costruire, eseguire, confrontare e comprendere. Ciò è particolarmente importante per studi o sondaggi che operano con vincoli di budget ristretti.

Controllo e senso del processo

Un metodo sistematico fornisce inoltre ai ricercatori e agli statistici un certo grado di controllo e senso del processo. Ciò potrebbe essere particolarmente vantaggioso per gli studi con parametri rigorosi o un’ipotesi ristretta, assumendo che il campionamento sia ragionevolmente costruito per adattarsi a determinati parametri.

Selezione raggruppata eliminata

La selezione raggruppata, un fenomeno in cui i campioni scelti a caso sono insolitamente vicini tra loro in una popolazione, viene eliminata nel campionamento sistematico. I campioni casuali possono gestire questo problema solo aumentando il numero di campioni o eseguendo più di un sondaggio. Queste possono essere alternative costose.

Fattore di rischio basso

Forse il più grande punto di forza di un approccio sistematico è il suo basso fattore di rischio. I potenziali svantaggi principali del sistema comportano una probabilità decisamente bassa di contaminazione dei dati.

Svantaggi del campionamento sistematico

Ci sono anche degli svantaggi in questo metodo di ricerca:

Si presuppone che si possa determinare la dimensione della popolazione

Il metodo sistematico presume che la dimensione della popolazione sia disponibile o possa essere ragionevolmente approssimata. Ad esempio, supponiamo che i ricercatori vogliano studiare le dimensioni dei ratti in una determinata area. Se non hanno idea di quanti ratti ci siano, non possono selezionare sistematicamente un punto di partenza o una dimensione dell’intervallo.

Necessità di un grado naturale di casualità

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.

Per una semplice situazione ipotetica, si consideri un elenco di razze di cani preferite in cui (intenzionalmente o per caso) ogni cane con un numero uguale nell’elenco era piccolo e ogni cane dispari era grande. Se il campionatore sistematico inizia con il quarto cane e sceglie un intervallo di sei, il sondaggio salta i cani di grossa taglia.

Maggiore rischio di manipolazione dei dati

Esiste un rischio maggiore di manipolazione dei dati con il campionamento sistematico perché i ricercatori potrebbero essere in grado di costruire i propri sistemi per aumentare la probabilità di ottenere un risultato mirato piuttosto che lasciare che i dati casuali producano una risposta rappresentativa. Non ci si poteva fidare delle statistiche risultanti.