Campionamento

Probabilistico vs. Non Probabilistico
Qual è la Differenza?
Il campionamento è il processo di selezione di un sottoinsieme di individui da una popolazione per analizzarli.
Esistono due principali categorie:

- Campionamento probabilistico - Campionamento non probabilistico La differenza principale sta nel modo in cui vengono scelti i soggetti del campione.

Campionamento Probabilistico

Nel campionamento probabilistico, ogni individuo della popolazione ha una **probabilità nota e diversa da zero** di essere selezionato. Questo metodo garantisce maggiore rappresentatività e riduce il rischio di **bias**.

Esempi di Campionamento Probabilistico

- Casuale semplice: ogni individuo ha la stessa probabilità di essere scelto.
- Sistematico: si selezionano individui a intervalli regolari (es. ogni 10 persone).
- Stratificato: la popolazione viene divisa in gruppi omogenei e si estrae un campione da ciascuno.
- Cluster: si selezionano interi gruppi casualmente invece di singoli individui.

Quando si usa

- Studi che richiedono risultati rappresentativi.
- Sondaggi su larga scala.

Campionamento Non Probabilistico

Nel campionamento non probabilistico, la selezione avviene senza un criterio casuale.
Questo metodo è più veloce ed economico, ma aumenta il rischio di **bias** e può portare a risultati meno affidabili.

Esempi di Campionamento Non Probabilistico

- Conveniente: si scelgono i soggetti più facilmente accessibili.
- Per quota: si selezionano soggetti in base a determinate caratteristiche (es. 50% uomini, 50% donne).
- Purposive: si scelgono soggetti specifici per un obiettivo di ricerca.
- Snowball: i soggetti reclutati suggeriscono altri partecipanti.

Quando si usa

- Studi esplorativi o qualitativi.
- Quando non è possibile ottenere un campione casuale.

Bias nel Campionamento

Il bias è un errore sistematico che porta a risultati distorti.
Può verificarsi in entrambi i tipi di campionamento:
-Nel campionamento probabilistico, il bias può derivare da un’errata definizione della popolazione o da un tasso di risposta basso.
-Nel campionamento non probabilistico, il bias è più frequente perché i soggetti vengono scelti senza casualità, rischiando di escludere categorie importanti della popolazione.

Conclusione

-Usa il campionamento probabilistico** quando vuoi risultati rappresentativi e affidabili.
-Usa il campionamento non probabilistico** quando hai risorse limitate o devi condurre uno studio esplorativo.