Popolazione in studio: caratteristiche e tecniche di campionamento

Pubblicato: 2022-08-18

Come si definisce una popolazione di studio? Gli studi di ricerca richiedono che gruppi specifici traggano conclusioni e prendano decisioni in base ai loro risultati. Questo gruppo di interesse è noto come campione. Il metodo utilizzato per selezionare gli intervistati è noto come campionamento.

Che cos'è una popolazione di studio?

Una popolazione di studio è un gruppo considerato per uno studio o un ragionamento statistico. La popolazione in studio non è limitata alla sola popolazione umana. È un insieme di aspetti che hanno qualcosa in comune. Possono essere oggetti, animali, misure, ecc., con molte caratteristiche all'interno di un gruppo.

Ad esempio, supponiamo che tu sia interessato al tempo medio impiegato da una persona di età compresa tra 30 e 35 anni per riprendersi da una particolare condizione dopo aver consumato un tipo specifico di farmaco. In tal caso, la popolazione dello studio sarà costituita da tutte le persone di età compresa tra i 30 e i 35 anni.

Uno studio medico esamina la diffusione di una specifica malattia nei cani randagi in una città. Qui i cani randagi appartenenti a quella città sono la popolazione di studio. Questa popolazione o campione rappresenta l'intera popolazione su cui vuoi concludere.

Come stabilire una popolazione di studio?

Il campionamento è una tecnica potente per raccogliere opinioni da un'ampia gamma di persone, scelte da un particolare gruppo, per saperne di più sull'intero gruppo in generale.

Affinché qualsiasi studio di ricerca sia efficace, è necessario selezionare la popolazione di studio che rappresenta veramente l'intera popolazione. Prima di iniziare lo studio, è necessario identificare e concordare la popolazione target. Nominando e conoscendo con largo anticipo il vostro campione, ogni feedback ritenuto inutile per lo studio sarà in gran parte eliminato.

Se il tuo sondaggio mira a comprendere l'efficacia di un prodotto o servizio, allora la popolazione dello studio dovrebbe essere costituita dai clienti che lo hanno utilizzato o che sono più adatti alle loro esigenze e che utilizzeranno il prodotto/servizio.

Sarebbe costoso e dispendioso in termini di tempo raccogliere dati dall'intera popolazione del mercato di riferimento. Campionando accuratamente la tua popolazione di studio, è possibile costruire un quadro reale del mercato target utilizzando le tendenze nei risultati.

Scelta di un campione accurato dalla popolazione di studio

La decisione su un campione appropriato dipende da diversi fattori chiave.

Innanzitutto, decidi quali parametri della popolazione vuoi stimare.
Non aspettarti che le stime di un campione siano esatte. Aspettati sempre un margine di errore quando fai ipotesi basate sui risultati di un campione.
Comprendere il costo del campionamento ci aiuta a determinare quanto devono essere precise le nostre stime.
Scopri quanto è variabile la popolazione che vuoi misurare. Non è necessario presumere che sia necessario un campione ampio se la popolazione dello studio è ampia.
Prendi in considerazione il tasso di risposta della tua popolazione. Un tasso di risposta del 20% è considerato "buono" per uno studio di ricerca online.

Caratteristiche del campionamento nella popolazione in studio

Il campionamento è un meccanismo per raccogliere dati senza rilevare l'intera popolazione target.
La popolazione di studio è l'intera unità di persone che consideri per la tua ricerca. Un campione è un sottoinsieme di questo gruppo che rappresenta la popolazione.
Il campionamento riduce l'affaticamento del sondaggio poiché viene utilizzato per impedire ai sondaggisti di condurre troppi sondaggi, aumentando così i tassi di risposta.
Inoltre, è molto più economico e consente di risparmiare più tempo rispetto alla misurazione dell'intero gruppo.
Il monitoraggio dei modelli di tasso di risposta di diversi gruppi aiuterà a determinare quanti intervistati selezionare.
Lo studio non si limita solo alla parte selezionata, ma viene applicato all'intera popolazione target.

Tecniche di campionamento per la tua popolazione di studio

Ora che capisci che non puoi sondare l'intera popolazione dello studio a causa di vari fattori, dovresti adottare una delle metodologie di selezione del campione che meglio si adatta al tuo studio di ricerca.

In termini generali si possono applicare due metodologie: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.

Tecniche di campionamento: campionamento di probabilità

Questo metodo viene utilizzato per selezionare oggetti campione da una popolazione in base alla teoria della probabilità. Tutti sono inclusi nel campione e hanno la stessa probabilità di essere selezionati. Non vi è alcuna distorsione in questo tipo di campione. Ogni persona nella popolazione ha l'opportunità di far parte della ricerca.

Il campionamento delle probabilità può essere classificato in quattro tipi:

Campionamento casuale semplice: il campionamento casuale semplice è il modo più semplice per selezionare un campione. Qui ogni membro ha le stesse possibilità di far parte del campione. Gli oggetti in questo campione vengono scelti a caso e ogni membro ha esattamente la stessa probabilità di essere scelto.
Campionamento a grappolo: il campionamento a grappolo è un metodo in cui gli intervistati sono raggruppati in cluster. Questi gruppi possono essere definiti in base a età, sesso, posizione e parametri demografici.
Campionamento sistematico: nel campionamento sistematico, gli individui vengono scelti a intervalli uguali dalla popolazione. Viene selezionato un punto di partenza, quindi gli intervistati vengono scelti a intervalli di campionamento predefiniti.
Campionamento stratificato: il campionamento casuale stratificato è un processo di divisione degli intervistati in parametri distinti ma predefiniti. In questo metodo, gli intervistati non si sovrappongono ma rappresentano collettivamente l'intera popolazione.
Tecniche di campionamento: Campionamento non probabilistico

Il metodo di campionamento non probabilistico utilizza la preferenza del ricercatore per quanto riguarda la selezione del campione. Questo metodo di campionamento deriva principalmente dalla capacità del ricercatore di accedere a questo campione. Qui i membri della popolazione non hanno le stesse opportunità di far parte del campione.

Il campionamento non probabilistico può essere ulteriormente classificato in quattro tipi distinti:

Campionamento di convenienza: come suggerisce il nome, il campionamento di convenienza rappresenta la comodità con cui il ricercatore può raggiungere l'intervistato. I ricercatori non hanno l'autorità per selezionare i campioni e lo fanno solo per ragioni di vicinanza e non di rappresentatività.
Campionamento deliberato, critico o giudicante: in questo tipo di campionamento il ricercatore giudica e sviluppa il suo campione sulla natura dello studio e sulla comprensione del suo pubblico di destinazione. Vengono selezionate solo le persone che soddisfano i criteri di ricerca e l'obiettivo finale.
Campionamento della palla di neve: quando una palla di neve accelera, accumula più neve attorno a sé. Allo stesso modo, con il campionamento a palle di neve, gli intervistati hanno il compito di fornire riferimenti o reclutare campioni per lo studio una volta terminata la loro partecipazione.
Campionamento delle quote: il campionamento delle quote è un metodo in cui il ricercatore ha il privilegio di selezionare un campione in base ai suoi strati. In questo metodo, due persone non possono esistere in due condizioni diverse.

Vantaggi e svantaggi del campionamento in una popolazione di studio

Nella maggior parte dei casi, della popolazione totale dello studio, le percezioni possono essere ottenute solo da campioni predefiniti. Questo ha i suoi vantaggi e svantaggi. Alcuni di essi sono elencati di seguito.

Vantaggi

Altamente accurato – bassa probabilità di errori (se campionato bene)
Economicamente fattibile per natura, altamente affidabile
Elevato rapporto di fitness rispetto a diversi sondaggi Richiede meno tempo rispetto al rilevamento dell'intera popolazione Ridotto utilizzo delle risorse
Le proprietà ad alta intensità di dati e complete vengono applicate a una popolazione più ampia. Ideale quando la popolazione dello studio è vasta.

Svantaggi

Campioni insufficienti
Possibilità di pregiudizio
Problemi di precisione (se il campionamento è scarso)
Difficoltà ad ottenere il campione tipico
Mancanza di fonti di qualità
Possibilità di sbagliare.

In QuestionPro possiamo aiutarti a svolgere il tuo studio con la tua popolazione di studio. Scopri tutte le funzionalità del nostro software per sondaggi online e inizia a condurre la tua ricerca oggi stesso!