Il campionamento casuale semplice è un metodo statistico in cui tutti gli individui di una popolazione hanno le stesse probabilità di essere selezionati in un campione. Il campione rappresenta una porzione più piccola e più gestibile delle persone che possono essere studiate e analizzate. È una tecnica fondamentale per raccogliere dati e fare inferenze su una popolazione.
Il campionamento casuale semplice è considerato un metodo di selezione del campione equo e imparziale. Questo tipo di campionamento è il metodo di selezione più semplice.
Che cos’è il campionamento casuale semplice?
Il campionamento casuale semplice è una tecnica in cui ogni elemento della popolazione ha una probabilità pari di essere selezionato. In questo caso, la selezione degli oggetti dipende interamente dalla fortuna o dalla probabilità. Pertanto, questa tecnica di campionamento è anche un metodo casuale.
Il campionamento casuale semplice è un metodo fondamentale e può facilmente essere una componente di un metodo più complesso. La caratteristica principale di questo metodo di campionamento è che ogni campione ha la stessa probabilità di essere scelto.
La dimensione del campione nel metodo di campionamento casuale semplice dovrebbe essere idealmente superiore a qualche centinaio, in modo da poter essere applicato in modo appropriato. Questo metodo è teoricamente semplice da capire, ma difficile da attuare in pratica. Lavorare con un campione di grandi dimensioni non è un compito facile e a volte può essere difficile trovare un quadro di campionamento realistico.
Metodi di campionamento casuale semplice
I ricercatori seguono questi metodi per selezionare un campione casuale semplice:
- All’inizio viene preparato un elenco di tutti i membri della popolazione e ogni membro è contrassegnato da un numero specifico (per esempio, se ci sono nesimi membri, saranno numerati da 1 a N).
- I ricercatori di questa popolazione scelgono campioni casuali utilizzando tabelle di numeri casuali e software di generazione di numeri casuali. I ricercatori preferiscono i software di generazione di numeri casuali, in quanto non è necessaria alcuna interferenza umana per generare i campioni.
Due approcci mirano a minimizzare eventuali pregiudizi nel processo di questo metodo:
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Metodo della lotteria
Il metodo della lotteria è uno dei più antichi e rappresenta un esempio meccanico di campione casuale. I ricercatori estraggono i numeri dalla scatola in modo casuale per scegliere i campioni. Con questo metodo, il ricercatore assegna un numero a ciascun membro della popolazione.
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Uso di numeri casuali
L’uso di numeri casuali è un metodo alternativo che prevede anche la numerazione della popolazione. Una tabella numerata simile a quella che segue può essere d’aiuto per questa tecnica di campionamento.
Formula di campionamento casuale semplice
Si consideri che un ospedale ha 1000 membri del personale e deve assegnare un turno di notte a 100 membri. Tutti i loro nomi saranno messi in un secchio per essere selezionati a caso. Poiché ogni persona ha le stesse possibilità di essere selezionata. Poiché si conoscono le dimensioni della popolazione (N) e del campione (n), il calcolo può essere effettuato come segue:
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P=1- N-1/N.N-2/N-1….N-n/N-(n-1) Annullamento=1-N-n/N =n/N =100/1000 =10% |
Fasi di campionamento casuale semplice
Seguite questi passaggi per estrarre un semplice campione casuale di 100 dipendenti su 500.
- Fare un elenco di tutti i dipendenti dell’organizzazione. (come già detto, i dipendenti dell’organizzazione sono 500, quindi il record deve contenere 500 nomi).
- Assegnare un numero sequenziale a ciascun dipendente (1,2,3…n). Questo è il quadro di campionamento (l’elenco da cui attingere il campione).
- Determinare le dimensioni del campione. (In questo caso, la dimensione del campione è 100).
- Usare un generatore di numeri casuali per selezionare il campione, usando il frame (dimensione della popolazione) dal punto 2 e la dimensione del campione dal punto 3. Ad esempio, se la dimensione del campione è 100 e la popolazione è 500, generare 100 numeri casuali compresi tra 1 e 500.
È importante notare che il campionamento casuale semplice è solo uno dei tanti metodi di campionamento disponibili e non sempre è l’opzione migliore per le vostre specifiche esigenze di ricerca.
Campionamento casuale semplice nella ricerca
Oggi i progetti di ricerca di mercato sono molto più ampi e coinvolgono un numero indefinito di elementi. È praticamente impossibile studiare il processo di pensiero di ogni membro della popolazione e ricavarne delle interferenze.
Se, come ricercatore, volete risparmiare tempo e denaro, il campionamento casuale semplice è uno dei migliori metodi di campionamento probabilistico che potete utilizzare. Ottenere dati da un campione è più consigliabile e pratico.
L’utilizzo di un censimento o di un campione dipende da diversi fattori, come il tipo di censimento, il grado di omogeneità/eterogeneità, i costi, il tempo, la fattibilità dello studio, il grado di accuratezza necessario, ecc.
Vantaggi del campionamento casuale semplice
Il campionamento casuale semplice presenta diversi vantaggi, tra cui:
- È un metodo di campionamento equo e, se applicato in modo appropriato, contribuisce a ridurre gli eventuali pregiudizi rispetto a qualsiasi altro metodo di campionamento.
- Poiché si tratta di un campione di grandi dimensioni, di solito è facile scegliere un campione di dimensioni più piccole dalla popolazione più ampia esistente.
- La persona che conduce la ricerca non deve avere una conoscenza preliminare dei dati che sta raccogliendo. Si può porre una domanda per raccogliere il ricercatore, che non deve essere necessariamente un esperto della materia.
- Questo metodo di campionamento è un metodo fondamentale per la raccolta dei dati. Non è necessaria alcuna conoscenza tecnica. Sono necessarie solo le capacità essenziali di ascolto e di registrazione.
- Poiché in questo tipo di metodo di campionamento la popolazione è vasta, non ci sono restrizioni sulla dimensione del campione che il ricercatore deve creare. Da una popolazione più ampia, è possibile ottenere un piccolo campione abbastanza rapidamente.
- I dati raccolti con questo metodo di campionamento sono ben informativi; più campioni ci sono, migliore è la qualità dei dati.
Nel complesso, si tratta di un metodo prezioso e versatile per raccogliere dati e fare inferenze sulle popolazioni.
Conclusione
I ricercatori utilizzano il campionamento casuale semplice nei metodi di analisi statistica utili per varie applicazioni. Selezionando un campione di individui da una popolazione in modo casuale e imparziale, fornisce un campione rappresentativo e un modo economico per raccogliere dati e fare inferenze sulle popolazioni.
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