Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento probabilistico in cui i ricercatori selezionano i membri della popolazione ad un intervallo regolare (o k) determinato in anticipo.
Se l’ordine della popolazione è casuale o casuale (ad esempio, alfabetico), questo metodo ti fornirà un campione rappresentativo che può essere utilizzato per trarre conclusioni sulla popolazione.,
Quando utilizzare il campionamento sistematico
Il campionamento sistematico è un metodo che imita molti dei vantaggi di randomizzazione del semplice campionamento casuale, ma è leggermente più facile da condurre.
È possibile utilizzare il campionamento sistematico con un elenco dell’intera popolazione, come nel semplice campionamento casuale. Tuttavia, a differenza del semplice campionamento casuale, puoi utilizzare questo metodo anche quando non riesci ad accedere in anticipo a un elenco della tua popolazione.,
Ordine della popolazione
Quando si utilizza il campionamento sistematico con un elenco di popolazione, è essenziale considerare l’ordine in cui è elencata la popolazione per garantire che il campione sia valido.
Se la tua popolazione è in ordine crescente o decrescente, l’uso del campionamento sistematico dovrebbe comunque darti un campione abbastanza rappresentativo, in quanto includerà i partecipanti sia dall’estremità inferiore che superiore della popolazione.
Ad esempio, se si sta campionando da un elenco di individui ordinati per età, il campionamento sistematico si tradurrà in una popolazione disegnata dall’intero spettro di età., Se invece hai usato un semplice campionamento casuale, è possibile (anche se improbabile) che finiresti con solo individui più giovani o più anziani.
Non si dovrebbe usare il campionamento sistematico se la popolazione è ordinata ciclicamente o periodicamente, in quanto il campione risultante non può essere garantito per essere rappresentativo.
Se assaggi ogni 20 ° individuo, poiché ogni dipartimento è ordinato per età, la tua popolazione sarà composta dalla persona più anziana in ciascuno di essi. Questo molto probabilmente non fornirà un campione rappresentativo dell’intera popolazione ospedaliera.
Campionamento sistematico senza un elenco di popolazione
È possibile utilizzare il campionamento sistematico per imitare la randomizzazione del semplice campionamento casuale quando non si ha accesso a un elenco completo della popolazione in anticipo.,
Anche se non hai necessariamente un elenco di tutti i tuoi clienti in anticipo, questo metodo dovrebbe comunque fornirti un campione rappresentativo dei tuoi clienti poiché il loro ordine di uscita è essenzialmente casuale.,
Passo 1: Definire la popolazione
Come altri metodi di campionamento, è necessario decidere la popolazione che si sta studiando.
Nel campionamento sistematico, hai due scelte per la raccolta dei dati:
- Puoi selezionare il tuo campione in anticipo da un elenco e quindi avvicinarti ai soggetti selezionati per raccogliere dati, o
- Puoi avvicinarti a ogni membro kth della tua popolazione target per chiedere loro di partecipare al tuo studio.,
Elencando la popolazione in anticipo
Assicurati che la tua lista contenga l’intera popolazione e non sia in ordine periodico o ciclico. Idealmente, dovrebbe essere in un ordine casuale o casuale (come alfabetico), che ti permetterà di imitare i benefici della randomizzazione del semplice campionamento casuale.
Tuttavia, creare una tale lista sarebbe difficile, se non del tutto impossibile. Puoi scegliere di utilizzare le ricevute per creare la tua lista, ma ciò escluderebbe qualsiasi cliente non acquirente, il che molto probabilmente pregiudicherebbe i tuoi risultati.,
Selezionare il campione sul posto
Se non è possibile accedere a una lista in anticipo, ma si è in grado di osservare fisicamente la popolazione, è anche possibile utilizzare il campionamento sistematico per selezionare i soggetti al momento della raccolta dei dati.
In questo caso, assicurarsi che la tempistica e la posizione della procedura di campionamento copra l’intera popolazione per evitare distorsioni nei risultati.,
È necessario assicurarsi di campionare per tutta la settimana per garantire un campione rappresentativo, perché diversi tipi di clienti entrano in orari e giorni diversi: gli adolescenti di solito fanno acquisti dopo la scuola e nei fine settimana, mentre i professionisti che lavorano potrebbero fare acquisti più tardi la sera e rimanere a casa i genitori durante il giorno.
Fase 2: Decidere la dimensione del campione e intervallo di campionamento
Prima di scegliere un intervallo di è necessario prima di decidere la dimensione del campione., Esistono diversi modi per scegliere una dimensione del campione, ma uno dei più comuni prevede l’utilizzo di un calcolatore di dimensioni del campione.
Dopo aver scelto il margine di errore desiderato e il livello di confidenza, la dimensione totale stimata della popolazione e la deviazione standard delle variabili che si sta tentando di misurare, questo calcolatore ti fornirà la dimensione del campione a cui dovresti mirare.
Quando si conosce la dimensione del campione di destinazione, è possibile calcolare l’intervallo, k, dividendo la dimensione totale della popolazione stimata per la dimensione del campione., Questa può essere una stima approssimativa piuttosto che un calcolo esatto.
Si stima che circa 7500 persone visitano il tuo negozio ogni settimana, e sulla base di questa stima si calcola una dimensione ideale del campione di 366. Il tuo intervallo di campionamento k è quindi uguale a 7500/366 = 20.49, che arrotondate a 20.,
Passo 3: Seleziona il campione e raccogli i dati
Se hai già un elenco della tua popolazione, seleziona casualmente un punto di partenza sulla tua lista, e da lì, seleziona ogni membro kth della popolazione da includere nel tuo campione.
Se non hai una lista, scegli ogni membro kth della popolazione per il tuo campione contemporaneamente alla raccolta dei dati per il tuo studio.
Come nel semplice campionamento casuale, dovresti cercare di assicurarti che ogni individuo che hai scelto per il tuo campione partecipi effettivamente al tuo studio., Se coloro che decidono di partecipare lo fanno per ragioni legate alle variabili che stai raccogliendo, questo potrebbe pregiudicare il tuo studio.
Ad esempio, quelli con opinioni particolarmente buone o cattive del negozio potrebbero essere più disposti a partecipare rispetto alla popolazione generale dei clienti, prevenendo così i risultati del sondaggio.
Domande frequenti sul campionamento sistematico
Campionamento probabilistico significa che ogni membro della popolazione target ha una probabilità nota di essere incluso nel campione.
I metodi di campionamento probabilistico includono il campionamento casuale semplice, il campionamento sistematico, il campionamento stratificato e il campionamento dei cluster.,
Il campionamento sistematico è un metodo di campionamento probabilistico in cui i ricercatori selezionano i membri della popolazione a intervalli regolari, ad esempio selezionando ogni 15a persona in un elenco della popolazione. Se la popolazione è in ordine casuale, questo può imitare i vantaggi del semplice campionamento casuale.
Ci sono tre passaggi chiave nel campionamento sistematico:
- Definire ed elencare la popolazione, assicurando che non sia ordinata in ordine ciclico o periodico.,
- Decidere la dimensione del campione e calcolare l’intervallo, k, dividendo la popolazione per la dimensione del campione di destinazione.
- Scegli ogni membro kth della popolazione come campione.