Il campionamento è un processo cruciale che può fare la differenza tra una ricerca credibile e una inaffidabile.
In generale, il campionamento è il processo di selezione di un sottoinsieme rappresentativo di persone da una popolazione più ampia per scopi di ricerca. Matthew Ovington, cofondatore di Research Connections, un’agenzia di ricerca sui consumatori, usa un esempio per illustrare: “Se stai conducendo una ricerca riguardante tutte le donne nel Regno Unito, non hai bisogno di parlare con i milioni di donne che rappresentano l’intera popolazione. Ciò di cui hai bisogno è trovare un sottoinsieme di persone che replichi il gruppo più ampio.”
Questo significa assicurarsi che ci sia una distribuzione di tutti i diversi fattori che compongono il pubblico. In questo esempio, le donne nel Regno Unito abbracciano fasce d’età, etnie, regioni e località, così come diversi comportamenti e attitudini all’interno dell’argomento di ricerca. La chiave è ottenere una distribuzione che replichi esattamente la popolazione totale.
Ma questo presenta una sfida: se il profilo di campionamento è errato, potresti ritrovarti con un bias. Quindi, l’obiettivo del campionamento è assicurarsi di ottenere una replica perfetta della popolazione di ricerca senza introdurre alcun bias.
Sebbene esistano diversi metodi di campionamento, il campionamento per quote è particolarmente utile per replicare accuratamente una popolazione più ampia perché tiene conto di tutte le proporzioni della popolazione.
Il contesto del campionamento per quote
Il campionamento per quote è un tipo di campionamento non probabilistico che prevede la selezione di persone o cose all’interno di una popolazione sulla base delle loro caratteristiche.
Nel nostro esempio, potremmo utilizzare un censimento nazionale per identificare le differenze di età e regionali tra le donne nel Regno Unito. Potremmo scoprire che il 20 percento di loro si trova in Scozia, il 60 percento in Inghilterra, il 10 percento in Galles e il 10 percento in Irlanda del Nord. Quando i ricercatori sono armati di queste informazioni, il loro obiettivo è quindi selezionare un campione di donne con la stessa struttura di quote.
Come funziona il campionamento per quote
Potresti pensare al campionamento per quote come a spingere le persone attraverso un imbuto, spiega Ovington.
“Al vertice c’è la popolazione totale da cui puoi attingere campioni. Solo i soggetti di ricerca che corrispondono al profilo che stai costruendo passeranno attraverso l’imbuto. Se stai utilizzando un questionario per raccogliere risposte per l’esempio dello studio nel Regno Unito, la prima domanda sarebbe determinare il genere del rispondente. Qualsiasi rispondente di sesso maschile viene immediatamente escluso perché non si adatterebbe al profilo,” dice.
“La prossima domanda potrebbe riguardare l’età, e potresti codificare le loro fasce d’età in base alla distribuzione del censimento nazionale. L’obiettivo mentre raccogli le risposte è far corrispondere le quote che hai stabilito per quella ricerca alle persone che passano attraverso,” aggiunge Ovington.
Se teniamo traccia delle risposte in un foglio di calcolo a due colonne, una colonna sarebbe statica — le quote stabilite in base alle informazioni del censimento — mentre l’altra colonna verrebbe calcolata in tempo reale man mano che i dati vengono raccolti. L’obiettivo è avere una ripartizione delle quote simile nella colonna in tempo reale rispetto alla colonna statica alla fine del processo di campionamento.
Ad esempio, supponiamo che la tua quota per le donne dalla Scozia sia del 20 percento. Mentre raccogli le risposte, dovrai calcolare la percentuale di rispondenti provenienti dalla Scozia. Una volta raggiunta la quota stabilita, smetterai di accettare ulteriori risposte dalle donne in Scozia.
Lo stesso processo viene applicato per altri fattori nello studio. Se non limiti le risposte delle donne in Scozia, allora costituirebbero una proporzione maggiore della dimensione del tuo campione rispetto a quella che hanno nella popolazione totale, il che significa che il tuo campione non sarebbe una rappresentazione accurata delle donne nel Regno Unito.
Campionamento per quote controllato e non controllato
Il campionamento per quote può essere controllato o non controllato. Il campionamento controllato implica la definizione di quote precise basate sulla ripartizione della popolazione. Qui, le quote sono solitamente inflessibili e devono essere soddisfatte come definite. Funzionano meglio per le quote stabilite rispetto a caratteristiche demografiche come età e genere, come nell’esempio dello studio sulle donne nel Regno Unito.
Il campionamento per quote non controllato implica la definizione di quote flessibili a scopo di monitoraggio e l’adeguamento delle quote man mano che i dati si accumulano.
Ad esempio, se stai conducendo una ricerca sui proprietari di cani che alimentano i loro cani con cibo premium, potresti avere un’idea delle caratteristiche del target demografico. Ma sarebbe difficile conoscere l’esatta ripartizione del pubblico in termini di genere, età o regione. Per quel tipo di ricerca, potrebbe essere più utile stabilire una quota “morbida” che puoi poi adeguare man mano che raccogli dati.
Passaggi nel campionamento per quote
Per condurre il campionamento per quote in modo efficace, Ovington afferma che in genere seguiresti i passaggi identificati di seguito:
Passaggio 1: Trova ricerche già esistenti per la tua popolazione
Per stabilire le quote, hai bisogno di una ricerca credibile che fornisca una buona ripartizione della tua popolazione target. Ad esempio, potrebbe trattarsi di qualsiasi tipo di rapporto censuario o di informazioni provenienti da un database governativo. È importante fare una valutazione su se i dati siano credibili o meno. Per la ricerca commerciale, potresti fare affidamento su ricerche esistenti condotte da un’azienda o un’organizzazione.
Passaggio 2: Stabilisci le tue quote
Una volta che hai una ricerca credibile su cui basare la tua quota, il passaggio successivo è utilizzarla per stabilire le quote.
È meglio stabilire quote basate su fatti, come dati demografici quali età e genere. Evita di stabilire quote basate su attitudini o comportamenti perché è probabile che cambino. Ad esempio, stabilire una quota rispetto alla frequenza con cui le persone bevono alcol in una settimana non è probabile che produca ottimi risultati per un paio di ragioni.
In primo luogo, le persone sono generalmente poco brave a ricordare le cose e potrebbero fornire risposte errate. In secondo luogo, le persone potrebbero vergognarsi delle loro abitudini di consumo e citare numeri inferiori per evitare giudizi. Se la tua quota è stabilita rispetto a questo tipo di caratteristiche, sarà difficile condurre studi di monitoraggio perché otterrai risultati diversi ogni volta.
Se una terza parte condurrà la ricerca, dovrai elencare le quote in una specifica di quota per chiunque gestirà il campionamento.
Passaggio 3: Conduci il sondaggio
Qui avviene il vero lavoro. Una volta stabilite le tue quote, il passaggio successivo è reclutare persone per il sondaggio. Supponiamo che tu stia lavorando con una dimensione del campione di 1.000 persone e che siano stabilite le seguenti quote per età:
| Fascia d’età | Quota | Rispondenti |
|---|---|---|
| 18–35 | 40 percento | 400 |
| 36–50 | 30 percento | 300 |
| 51 e oltre | 30 percento | 300 |
| 100 percento | 1000 |
Potresti scoprire che la quota per la fascia d’età più anziana si riempie rapidamente perché le persone anziane sono generalmente più propense a rispondere ai sondaggi rispetto alle persone più giovani. Questo significa che potresti dover smettere di raccogliere risposte dalle persone anziane prima rispetto ad altri gruppi di età.
Passaggio 4: Adegua le tue quote se necessario
Come menzionato in precedenza, è comune che alcune quote si riempiano più rapidamente di altre. Questo significa che potresti dover cercare attivamente rispondenti che si adattino al profilo per le quote non soddisfatte. (Alcuni gruppi di pubblico sono particolarmente difficili da reclutare.)
Ad esempio, sebbene tu possa sapere che la distribuzione delle persone che utilizzano un marchio di prodotti per adulti è del 70 percento maschi e del 30 percento femmine, potrebbe essere difficile trovare 300 femmine (basate su una dimensione del campione di 1.000) disposte a partecipare allo studio. In uno scenario del genere, potresti voler adeguare la tua quota per consentire a più utenti maschi di partecipare allo studio.
Una volta completato il sondaggio, potresti quindi utilizzare altri metodi, come la ponderazione — una tecnica di correzione che ti consente di aggiungere più peso alle risposte dei gruppi con quote non soddisfatte — per adeguare i risultati.
Vantaggi del campionamento per quote
Ci sono numerose ragioni per cui i ricercatori potrebbero preferire utilizzare il campionamento per quote:
- Accuratezza: Con il campionamento per quote, tutte le proporzioni sono considerate e rappresentate nel campione. Questo aiuta a prevenire la sovra-rappresentazione o la sotto-rappresentazione di un gruppo specifico nella popolazione generale.
- Praticità: Rispetto ad altri metodi di campionamento, il campionamento per quote è abbastanza semplice e i risultati sono facili da comprendere e analizzare. Una volta stabilite le quote, i ricercatori possono facilmente ottenere dati su una determinata popolazione fino a quando tutte le quote non sono soddisfatte.
- Convenienza: Il costo di condurre il campionamento per quote è generalmente inferiore rispetto ad altri metodi. Ad esempio, i ricercatori possono raccogliere dati completamente attraverso moduli online, e di solito non sono richiesti spostamenti.
Svantaggi del campionamento per quote
Sebbene il campionamento per quote abbia i suoi vantaggi, può comunque presentare alcune sfide:
- Poiché vengono considerate solo caratteristiche specifiche della popolazione quando i campioni vengono stratificati in sottogruppi, tutte le caratteristiche potrebbero ottenere uguale rappresentazione. Il campionamento per quote può perdere sfumature nella popolazione più ampia.
- Può creare spazio per bias durante la selezione. Poiché il campionamento per quote dipende dal giudizio del ricercatore, il ricercatore può selezionare in base alla convenienza, introducendo così bias.
- Dividere l’intera popolazione in gruppi mutuamente esclusivi può essere difficile perché le persone possono appartenere a due o più gruppi. Di conseguenza, ciò influisce sul processo di raccolta dati quando le persone non rientrano in un gruppo distinto.
Campionamento per quote più veloce con Jotform
Strumenti per sondaggi come Jotform rendono più facile condurre il campionamento per quote. Jotform ti consente di creare sondaggi online semplici o complessi. Puoi visualizzare rapidamente i risultati come grafici, percentuali o diagrammi in tempo reale. Una volta che le quote iniziano a riempirsi, puoi anche implementare la logica condizionale per smettere di ricevere risposte da quel gruppo di pubblico. Inizia con Jotform oggi.
Foto di: drobotdean
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