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Che cos’è il campionamento non probabilistico?

Il campionamento non probabilistico è una tecnica di campionamento in cui le probabilità di un membro selezionato per un campione non possono essere calcolate. È l’opposto del campionamento probabilistico, in cui è possibile calcolare le probabilità. Inoltre, il campionamento probabilistico comporta la selezione casuale, mentre il campionamento non probabilistico non lo fa—si basa sul giudizio soggettivo del ricercatore.,

Le probabilità non devono essere uguali per un metodo da considerare campionamento probabilistico. Ad esempio, una persona potrebbe avere una probabilità del 10% di essere selezionata e un’altra persona potrebbe avere una probabilità del 50% di essere selezionata. È un campionamento non probabilistico quando non è possibile calcolare le probabilità.

Vantaggi e svantaggi

Un grande vantaggio con il campionamento non probabilistico è che, rispetto al campionamento probabilistico, è molto economico e tempestivo. È anche facile da usare e può essere utilizzato anche quando è impossibile condurre un campionamento probabilistico (ad es., quando hai una popolazione molto piccola con cui lavorare).

Uno dei principali svantaggi del campionamento non probabilistico è che è impossibile sapere quanto bene si sta rappresentando la popolazione. Inoltre, non è possibile calcolare intervalli di confidenza e margini di errore. Questo è il motivo principale per cui, se possibile, dovresti prima considerare i metodi di campionamento probabilistico.,

Nonostante gli svantaggi, i costi di raccolta dei dati di indagine sono aumentati drammaticamente negli ultimi anni, con il risultato che molti ricercatori e società di sondaggi abbandonano costosi campioni basati sulla probabilità per metodi meno costosi non probabilistici (Wisniowski et al., 2020).

Tipi di campionamento non probabilistico

Esistono molti vantaggi e svantaggi specifici per diversi tipi di campionamento non probabilistico. Di seguito troverai ulteriori informazioni su ciascun metodo (fai clic su un nome per saperne di più sui vantaggi e gli svantaggi di un metodo specifico).,


  • Convenience Sampling: come suggerisce il nome, si tratta di raccogliere un campione da qualche parte conveniente per voi: il centro commerciale, la scuola locale, la chiesa. A volte chiamato campionamento accidentale, campionamento opportunità o campionamento afferrare.
  • Campionamento casuale: dove un ricercatore sceglie gli elementi a caso, cercando di simulare la casualità. Tuttavia, il risultato potrebbe non essere affatto casuale ed è spesso contaminato da pregiudizi di selezione.,
  • Campionamento mirato: dove il ricercatore sceglie un campione in base alle proprie conoscenze sulla popolazione e sullo studio stesso. I partecipanti allo studio sono scelti in base allo scopo dello studio. Esistono diversi tipi di campionamento mirato. Per un elenco completo, vantaggi e svantaggi del metodo, vedere l’articolo: Campionamento mirato.
  • Campionamento esperto: in questo metodo, il ricercatore disegna il campione da un elenco di esperti nel campo.,
  • Campionamento eterogeneità / Campionamento diversità: un tipo di campionamento in cui si sceglie deliberatamente membri in modo che tutte le viste siano rappresentate. Tuttavia, tali opinioni possono o non possono essere rappresentate proporzionalmente.
  • Modal Instance Sampling: i membri più “tipici” vengono scelti da un set.
  • Campionamento delle quote: dove i gruppi (cioè uomini e donne) del campione sono proporzionali ai gruppi della popolazione.
  • Campionamento palla di neve: dove i partecipanti alla ricerca reclutano altri membri per lo studio. Questo metodo è particolarmente utile quando i partecipanti potrebbero essere difficili da trovare., Ad esempio, uno studio sulle prostitute che lavorano o sugli attuali consumatori di eroina.

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