Campionamento sistematico e campionamento a grappolo: qual è la differenza?
Campionamento sistematico e campionamento a grappolo: una panoramica
Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo sono due diversi tipi di misure statistiche utilizzate da ricercatori, analisti e operatori di marketing per studiare campioni di una popolazione.
Il modo in cui sia il campionamento sistematico che quello a grappolo estraggono punti campione dalla popolazione è diverso. Mentre il campionamento sistematico utilizza intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione, il campionamento a grappolo suddivide la popolazione in diversi 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 divide la popolazione in gruppi e quindi prende un semplice campione casuale da ciascun cluster.1 In questo articolo tratteremo le differenze di entrambi questi tipi di campionamenti, i loro vantaggi e svantaggi, quando è meglio usarne uno sull’altro ed esempi di ciascuno.
Punti chiave
- Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo sono entrambi misure statistiche utilizzate da ricercatori, analisti e operatori di marketing per studiare campioni di una popolazione.
- Il campionamento sistematico implica la selezione di intervalli fissi dalla popolazione più ampia per creare il campione.
- Il campionamento a grappolo divide la popolazione in gruppi, quindi prende un campione casuale da ciascun cluster.
- Sia il campionamento sistematico che il campionamento a grappolo sono forme di campionamento casuale, noto come campionamento probabilistico, che è in contrasto con il campionamento non probabilistico.
- Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo hanno entrambi i loro vantaggi e svantaggi, ma entrambi possono essere efficienti in termini di tempo e costi.
Campionamento sistematico
Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento a probabilità casuale. È uno dei metodi più popolari e comuni utilizzati da ricercatori e analisti. Questo metodo prevede la selezione di campioni da un gruppo più ampio. Sebbene il punto di partenza possa essere casuale, il campionamento prevede l’uso di intervalli fissi tra ciascun membro.
Ecco come funziona. Il ricercatore inizia scegliendo prima un punto di partenza da una popolazione più ampia. Normalmente è sotto forma di un numero intero che deve essere inferiore al numero di soggetti nella popolazione più numerosa. L’analista sceglie quindi l’intervallo tra ciascun membro; che è una differenza consistente che si trova tra ogni membro. Ecco un esempio ipotetico. Supponiamo che ci sia una popolazione di 100 persone nello studio. Il ricercatore inizia con la persona al decimo posto. Successivamente decidono di scegliere ogni settima persona. Ciò significa che nel campionamento vengono scelte le persone nei seguenti punti: 10, 17, 24, 31, 38, 45 e così via.
Vantaggi e svantaggi del campionamento sistematico
Questo tipo di campionamento statistico è abbastanza semplice, motivo per cui è generalmente preferito dai ricercatori.È anche molto utile per determinati scopi in finanza. Coloro che utilizzano questo metodo presumono che i risultati rappresentino la maggioranza delle popolazioni normali. Questo processo garantisce inoltre che l’intera popolazione venga campionata in modo uniforme. Tuttavia, potrebbero esserci problemi con questo tipo di campionamento. Ad esempio, il rischio di manipolare i dati può essere maggiore in quanto coloro che utilizzano questo metodo possono scegliere soggetti e intervalli in base a un risultato desiderato.
Il campionamento sistematico è semplice da condurre e di facile comprensione. Gli statistici, che potrebbero avere vincoli di budget o di tempo, trovano che l’uso del campionamento sistematico sia vantaggioso per quanto riguarda la creazione, il confronto e la comprensione dei loro campioni. Inoltre, il campionamento sistematico fornisce un maggiore grado di controllo rispetto ad altre metodologie di campionamento a causa del suo processo.
Il campionamento sistematico elimina anche la selezione raggruppata, in cui i campioni selezionati casualmente in una popolazione sono innaturalmente vicini tra loro. I campioni casuali, al contrario di quelli sistematici, sono in grado di rimuovere questo evento solo conducendo più indagini o aumentando il numero di campioni; entrambi possono richiedere tempo e denaro. Il campionamento sistematico comporta anche un fattore di basso rischio perché c’è una bassa possibilità che i dati possano essere contaminati.
Nonostante i suoi numerosi vantaggi, il campionamento sistematico presenta degli svantaggi. Il limite principale del campionamento sistematico è che è necessaria la dimensione della popolazione. Senza 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 avere una naturale quantità di casualità. In caso contrario, aumenta il rischio di scegliere istanze simili, vanificando lo scopo del campione.
Esempio di campionamento sistematico
L’obiettivo del campionamento sistematico è ottenere un campione imparziale. Il metodo per ottenere ciò è assegnare un numero a ogni partecipante nella popolazione e quindi selezionare lo stesso intervallo designato nella popolazione per creare il campione.
Ad esempio, puoi scegliere ogni 5 partecipanti o ogni 20 partecipanti, ma devi scegliere lo stesso in ogni popolazione. Il processo di selezione di questo ennesimo numero è il campionamento sistematico.
Ad esempio, un’azienda di dentifricio crea un nuovo sapore di dentifricio e vorrebbe testarlo su una popolazione campione prima di venderlo al pubblico. Il test serve a determinare se il nuovo sapore è ben accolto o meno dal campione. L’azienda mette insieme una popolazione di 50 persone e decide di utilizzare un campionamento sistematico per creare un campione di 10 persone la cui opinione riguardo al dentifricio prenderà in considerazione.
Innanzitutto, il team di marketing assegna un numero a ogni partecipante alla popolazione. In questo caso, ha una popolazione di 50 nel gruppo, quindi assegnerà a ogni partecipante un numero compreso tra uno e 50. Successivamente, deve determinare la dimensione del campione che desidera avere e ha determinato una dimensione del campione di 10. Pertanto, 50/10 = 5. Cinque sarà la sua cifra di campionamento; il che significa che selezionerà ogni quinto partecipante della popolazione per arrivare al suo campione. Ciò è delineato nella tabella seguente, dove ogni quinto partecipante è in grassetto e quello scelto per il campione.
Campionamento a grappolo
Il campionamento a grappolo è un altro tipo di misura statistica casuale. Questo metodo viene utilizzato quando sono presenti diversi sottoinsiemi di gruppi in una popolazione più ampia. Questi gruppi sono noti come cluster. Il campionamento a grappolo è comunemente utilizzato da gruppi di marketing e professionisti.
Quando si tenta di studiare i dati demografici di una città, paese o distretto, è meglio utilizzare il campionamento a grappolo, a causa delle grandi dimensioni della popolazione.
Il campionamento a grappolo è una procedura in due fasi. In primo luogo, l’intera popolazione viene selezionata e separata in diversi cluster. I campioni casuali vengono quindi scelti da questi sottogruppi. Ad esempio, un ricercatore potrebbe avere difficoltà a costruire l’intera popolazione di clienti di un negozio di alimentari da intervistare. Tuttavia, potrebbero essere in grado di creare un sottoinsieme casuale di negozi; questo rappresenta il primo passo del processo. Il secondo passo è intervistare un campione casuale dei clienti di quei negozi.
Tipi di campionamento in cluster
Esistono due tipi di campionamento dei cluster: campionamento dei cluster in una fase e campionamento dei cluster in due fasi.
Il campionamento di cluster in una fase comporta la scelta di un campione casuale di cluster e la raccolta di dati da ogni singolo soggetto all’interno di quel cluster. Il campionamento a grappolo in due fasi comporta la selezione casuale di più cluster e la scelta di determinati soggetti in modo casuale all’interno di ciascun cluster per formare il campione finale. Il campionamento in due fasi può essere visto come un sottoinsieme del campionamento in una fase: il campionamento di alcuni elementi dai cluster creati.
Vantaggi e svantaggi del campionamento in cluster
Questo metodo di campionamento può essere utilizzato quando è difficile completare un elenco dell’intera popolazione, come dimostrato nell’esempio sopra. Si tratta di un semplice processo manuale che può far risparmiare tempo e denaro.
In effetti, l’utilizzo del campionamento dei cluster può essere abbastanza economico rispetto ad altri metodi. Questo perché ci sono generalmente meno costi e spese associati perché il campionamento dei cluster richiede la scelta di cluster selezionati a caso piuttosto che la valutazione di intere popolazioni. Questo stesso processo consente anche di aumentare la dimensione del campione. Poiché uno statistico sceglie solo da un gruppo selezionato di cluster, può aumentare il numero di soggetti da campionare all’interno di quel cluster.
Lo svantaggio principale del campionamento a grappolo è che ad esso è associato un errore di campionamento maggiore, che lo rende meno preciso rispetto ad altri metodi di campionamento. Questo perché i soggetti all’interno di un cluster tendono ad avere caratteristiche simili, il che significa che il campionamento del cluster non include i vari dati demografici della popolazione. Ciò si traduce spesso in una sovrarappresentazione o sottorappresentazione all’interno di un cluster e, pertanto, può essere un campione distorta.
Esempio di campionamento in cluster
Ad esempio, supponiamo che venga condotto uno studio accademico per determinare quanti dipendenti presso le banche di investimento detengono un MBA e, di questi MBA, quanti provengono dalle scuole della Ivy League. Sarebbe difficile per lo statistico rivolgersi a ogni banca di investimento e chiedere a ogni singolo dipendente il proprio percorso formativo. Per raggiungere l’obiettivo, uno statistico può utilizzare il campionamento dei cluster.
Il primo passo sarebbe formare un gruppo di banche di investimento. Piuttosto che studiare ogni banca di investimento, lo statistico può scegliere di studiare le prime tre maggiori banche di investimento in base alle entrate, formando il primo cluster. Da lì, invece di intervistare ogni dipendente in tutte e tre le banche di investimento, uno statistico potrebbe formare un altro gruppo, che includerebbe solo i dipendenti di determinati reparti, ad esempio, vendite e commercio o fusioni e acquisizioni.
Questo metodo consente allo statistico di restringere la dimensione del campionamento, rendendolo più efficiente ed economico, pur avendo un campione abbastanza vario per valutare le informazioni ricercate.
considerazioni speciali
Sebbene sia il campionamento sistematico che il campionamento a grappolo siano forme di campionamento casuale, arrivano alla dimensione del loro campione in modi completamente diversi. Il campionamento sistematico sceglie un campione in base a intervalli fissi in una popolazione, mentre il campionamento a grappolo crea un cluster da una popolazione.
Il campionamento a grappolo è più adatto quando ci sono diversi sottoinsiemi all’interno di una popolazione specifica, mentre il campionamento sistematico è meglio utilizzato quando l’intero elenco o il numero di una popolazione è noto. Entrambi, tuttavia, stanno dividendo la popolazione in unità più piccole da campionare.
Per il campionamento sistematico è importante assicurarsi che non ci siano modelli nel gruppo, altrimenti si rischia di scegliere soggetti simili senza rappresentare la popolazione complessiva. Per il campionamento dei cluster, è importante assicurarsi che ogni cluster abbia tratti simili a quelli dell’intero campione.
Domande frequenti sul campionamento in cluster
Cosa si intende per campionamento a grappolo?
Il campionamento a grappolo è una forma di campionamento casuale che separa una popolazione in cluster per creare un campione. Ulteriori cluster possono essere creati anche dai cluster iniziali per restringere un campione.
Perché dovresti usare il campionamento cluster?
Il campionamento a grappolo è utilizzato al meglio per studiare popolazioni ampie e distribuite, dove l’obiettivo di intervistare ogni soggetto sarebbe costoso, dispendioso in termini di tempo e forse impossibile. Il campionamento a grappolo consente di creare cluster che sono una rappresentazione più piccola della popolazione oggetto di valutazione, con caratteristiche simili.
Come funziona il campionamento del cluster?
Il campionamento a grappolo implica semplicemente la divisione della popolazione studiata in gruppi più piccoli. Questi sottogruppi possono essere studiati o ulteriormente suddivisi in modo casuale in altri sottogruppi.
Qual è la differenza tra il campionamento di cluster e il campionamento stratificato?
La differenza principale tra il campionamento a grappolo e il campionamento stratificato è che i cluster creati nel campionamento a grappolo sono eterogenei mentre i gruppi per il campionamento stratificato sono omogenei.
La linea di fondo
Ci sono una varietà di metodi di campionamento disponibili per gli statistici che cercano di studiare le informazioni all’interno dei gruppi. Poiché i gruppi o le popolazioni tendono ad essere grandi, è molto difficile ottenere dati da ogni singolo soggetto. Per superare questo problema, gli statistici utilizzano il campionamento, creando gruppi più piccoli che dovrebbero essere rappresentativi della popolazione più ampia.
Un aspetto importante della creazione di questi campioni più piccoli è garantire che siano selezionati a caso e siano una rappresentazione fedele della popolazione più ampia. Il campionamento sistematico e il campionamento a grappolo sono due metodi che gli statistici possono utilizzare per studiare le popolazioni.
Entrambe sono forme di campionamento casuale che possono essere efficienti in termini di tempo e costi, separando le popolazioni in gruppi più piccoli per un’analisi più semplice. Il campionamento sistematico funziona meglio quando l’intera popolazione è nota, mentre il campionamento a grappolo funziona meglio quando l’intera popolazione è difficile da valutare.