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 di campioni 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.
Esistono diversi metodi di campionamento di una popolazione per inferenza statistica; il campionamento sistematico è una forma di campionamento casuale.,
Campionamento Sistematico
Come Campionamento Sistematico di Opere
Dal momento che casuale semplice, campionamento di una popolazione può essere inefficiente e dispendioso, gli statistici rivolgersi ad altri metodi, come il campionamento sistematico. La scelta di una dimensione del campione attraverso un approccio sistematico può essere fatto rapidamente. Una volta identificato 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 vi è un basso rischio di manipolazione dei dati. Se tale rischio è elevato quando un ricercatore può manipolare la lunghezza dell’intervallo per ottenere i risultati desiderati, una semplice tecnica di campionamento casuale sarebbe più appropriata.
Il campionamento sistematico è popolare tra ricercatori e analisti 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 sproporzionata con ogni “ennesimo” campione di dati (che è improbabile)., In altre parole, una popolazione deve mostrare un grado naturale di casualità lungo la metrica scelta. Se la popolazione ha un tipo di modello standardizzato, il rischio di scegliere accidentalmente casi molto comuni è più evidente.
All’interno del campionamento sistematico, come con altri metodi di campionamento, una popolazione target deve essere selezionata prima di selezionare i partecipanti. Una popolazione può essere identificata in base a qualsiasi numero 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.
- 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 (l’intervallo di campionamento).
- 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 in cluster e una bassa probabilità di contaminazione dei dati.,
- Gli svantaggi includono la sovrarappresentazione o la sottorappresentazione di modelli particolari e un rischio maggiore di manipolazione dei dati.
Esempi di campionamento sistematico
Come esempio ipotetico di campionamento sistematico, supponiamo che in una popolazione di 10.000 persone, uno statistico selezioni ogni 100a persona per il campionamento. Gli intervalli di campionamento possono anche essere sistematici, come la scelta di un nuovo campione da attingere ogni 12 ore.,
Come altro esempio, se si desidera selezionare un gruppo casuale di 1.000 persone da una popolazione di 50.000 utilizzando il campionamento sistematico, tutti i potenziali partecipanti devono essere inseriti in una lista e verrà selezionato un punto di partenza. Una volta formata la lista, ogni 50a persona della lista (che inizia il conteggio nel punto di partenza selezionato) verrà scelta come partecipante, poiché 50.000/1.000 = 50.
Ad esempio, se il punto di partenza selezionato era 20, la 70a persona nell’elenco sarebbe stata scelta seguita dalla 120a e così via., Una volta raggiunta la fine dell’elenco e se sono necessari ulteriori partecipanti, il conteggio viene eseguito all’inizio dell’elenco per terminare il conteggio.
Campionamento sistematico contro campionamento cluster
Il campionamento sistematico e il campionamento cluster differiscono nel modo in cui estraggono i punti campione dalla popolazione inclusa nel campione. Il campionamento dei cluster suddivide la popolazione in cluster, mentre il campionamento sistematico utilizza intervalli fissi dalla popolazione più grande per creare il campione.,
Il campionamento sistematico seleziona un punto di partenza casuale dalla popolazione, quindi un campione viene prelevato da intervalli regolari fissi della popolazione a seconda delle sue dimensioni. Il campionamento dei cluster divide la popolazione in cluster e quindi prende un semplice campione casuale da ciascun cluster.
Il campionamento cluster è considerato meno preciso di altri metodi di campionamento. Tuttavia, può risparmiare sui costi per ottenere un campione. Il campionamento cluster è una procedura di campionamento in due fasi. Può essere utilizzato quando si completa un elenco di tutta la popolazione è difficile., Ad esempio, potrebbe essere difficile costruire l’intera popolazione dei clienti di un negozio di alimentari per intervistare.
Tuttavia, una persona potrebbe creare un sottoinsieme casuale di negozi, che è il primo passo nel processo. Il secondo passo è quello di intervistare un campione casuale dei clienti di quei negozi. Questo è un semplice processo manuale che può risparmiare tempo e denaro.
Limitazioni del campionamento sistematico
Un rischio che gli statistici devono considerare quando conducono il campionamento sistematico riguarda il modo in cui è organizzata la lista utilizzata con l’intervallo di campionamento., Se la popolazione inserita nell’elenco è organizzata in un modello ciclico che corrisponde all’intervallo di campionamento, il campione selezionato può essere distorto.
Ad esempio, il reparto risorse umane di un’azienda desidera selezionare un campione di dipendenti e chiedere come si sentono sulle politiche aziendali. I dipendenti sono raggruppati in squadre di 20, con ogni squadra guidata da un manager. Se l’elenco utilizzato per selezionare la dimensione del campione è organizzato con squadre raggruppate insieme, lo statistico rischia di scegliere solo manager (o nessun manager) a seconda dell’intervallo di campionamento.,