Campione casuale semplice: vantaggi e svantaggi
Un semplice campione casuale viene utilizzato dai ricercatori per misurare statisticamente un sottoinsieme di individui selezionati da un gruppo o una popolazione più ampia per approssimare una risposta dell’intero gruppo. Questo metodo di ricerca presenta vantaggi e svantaggi.
Semplice campione casuale: una panoramica
A differenza di altre forme di tecniche di rilevamento, il semplice campionamento casuale è un approccio imparziale per raccogliere le risposte da un grande gruppo. Sebbene ci siano evidenti vantaggi nell’usare un semplice campione casuale nella ricerca, ha degli svantaggi intrinseci. Questi svantaggi includono il tempo necessario per raccogliere l’elenco completo di una popolazione specifica, il capitale necessario per recuperare e contattare tale elenco e il bias che potrebbe verificarsi quando il campione non è abbastanza grande da rappresentare adeguatamente l’intera popolazione.
Vantaggi di un semplice campione casuale
Il campionamento casuale offre due vantaggi principali.
Mancanza di pregiudizi
Poiché gli individui che compongono il sottoinsieme del gruppo più ampio vengono scelti a caso, ogni individuo nella vasta popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato. Questo crea, nella maggior parte dei casi, un sottoinsieme equilibrato che porta il maggior potenziale per rappresentare il gruppo più ampio nel suo insieme.
Semplicità
Come suggerisce il nome, la produzione di un semplice campione casuale è molto meno complicata rispetto ad altri metodi, come il campionamento casuale stratificato. Come accennato, gli individui nel sottoinsieme vengono selezionati in modo casuale e non ci sono passaggi aggiuntivi.
Per garantire che non si verifichino pregiudizi, i ricercatori devono acquisire risposte da un numero adeguato di intervistati, il che potrebbe non essere possibile a causa di vincoli di tempo o di budget.
Svantaggi di un campione casuale semplice
Gli svantaggi di questo metodo di ricerca includono:
Difficoltà ad accedere agli elenchi dell’intera popolazione
In un semplice campionamento casuale, una misura statistica accurata di una vasta popolazione può essere ottenuta solo quando è disponibile un elenco completo dell’intera popolazione da studiare. In alcuni casi, i dettagli su una popolazione di studenti in un’università o un gruppo di dipendenti in una specifica azienda sono accessibili tramite l’organizzazione che collega ogni popolazione.
Punti chiave
- Un semplice campione casuale è uno dei metodi utilizzati dai ricercatori per scegliere un campione da una popolazione più ampia.
- I principali vantaggi includono la sua semplicità e la mancanza di pregiudizi.
- Tra gli svantaggi vi sono la difficoltà di accedere a un elenco di una popolazione più ampia, tempo, costi e tale pregiudizio può ancora verificarsi in determinate circostanze.
Tuttavia, ottenere l’accesso all’intero elenco può presentare delle sfide. Alcune università o college non sono disposti a fornire un elenco completo di studenti o docenti per la ricerca. Allo stesso modo, determinate società potrebbero non essere disposte o in grado di fornire informazioni sui gruppi di dipendenti a causa delle politiche sulla privacy.
Richiede tempo
Quando non è disponibile un elenco completo di una popolazione più ampia, gli individui che tentano di condurre un semplice campionamento casuale devono raccogliere informazioni da altre fonti. Se disponibili pubblicamente, è possibile utilizzare elenchi di sottoinsiemi più piccoli per ricreare un elenco completo di una popolazione più ampia, ma il completamento di questa strategia richiede tempo. Le organizzazioni che conservano i dati su studenti, dipendenti e singoli consumatori spesso impongono lunghi processi di recupero che possono ostacolare la capacità di un ricercatore di ottenere le informazioni più accurate sull’intero gruppo di popolazione.
Costi
Oltre al tempo necessario per raccogliere informazioni da varie fonti, il processo può costare a un’azienda oa un individuo una notevole quantità di capitale. Il recupero di un elenco completo di una popolazione o di elenchi di sottoinsiemi più piccoli da un fornitore di dati di terze parti potrebbe richiedere un pagamento ogni volta che vengono forniti i dati. Se il campione non è abbastanza grande da rappresentare le opinioni dell’intera popolazione durante il primo ciclo di campionamento casuale semplice, l’acquisto di elenchi o database aggiuntivi per evitare un errore di campionamento può essere proibitivo.
Bias di selezione del campione
Sebbene il semplice campionamento casuale sia inteso come un approccio imparziale all’indagine, può verificarsi un errore di selezione del campione. Quando un insieme campione della popolazione più ampia non è sufficientemente inclusivo, la rappresentazione dell’intera popolazione è distorta e richiede tecniche di campionamento aggiuntive.