Un semplice campione casuale viene utilizzato dai ricercatori per misurare statisticamente un sottoinsieme di individui selezionati da un gruppo più ampio o popolazione per approssimare una risposta dell'intero gruppo. Questo metodo di ricerca presenta sia vantaggi che svantaggi.
Esempio casuale semplice: una panoramica
A differenza di altre forme di tecniche di rilevamento, il semplice campionamento casuale è un approccio imparziale per raccogliere le risposte di un grande gruppo. Sebbene ci siano notevoli vantaggi nell'utilizzare un semplice campione casuale nella ricerca, ha degli inconvenienti intrinseci. Questi svantaggi includono il tempo necessario per raccogliere l'elenco completo di una popolazione specifica, il capitale necessario per recuperare e contattare tale elenco e la distorsione che potrebbe verificarsi quando il set di campioni non è abbastanza grande da rappresentare adeguatamente l'intera popolazione.
Vantaggi di un semplice campione casuale
Il campionamento casuale offre due vantaggi principali.
Mancanza di parzialità
Poiché gli individui che compongono il sottoinsieme del gruppo più grande vengono scelti in modo casuale, ogni individuo nel gruppo di grandi popolazioni ha la stessa probabilità di essere selezionato. Ciò crea, nella maggior parte dei casi, un sottoinsieme bilanciato che offre il massimo potenziale per rappresentare il gruppo più ampio nel suo insieme.
Semplicità
Come suggerisce il nome, la produzione di un semplice campione casuale è molto meno complicata rispetto ad altri metodi, come il campionamento casuale stratificato. Come accennato, gli individui nel sottoinsieme sono selezionati in modo casuale e non ci sono passaggi aggiuntivi.
Per garantire che non si verifichino distorsioni, i ricercatori devono acquisire risposte da un numero adeguato di intervistati, il che potrebbe non essere possibile a causa di vincoli di tempo o di budget.
Svantaggi di un campione casuale semplice
Gli svantaggi di questo metodo di ricerca includono:
Difficoltà di accesso agli elenchi della popolazione completa
Nel semplice campionamento casuale, una misurazione statistica accurata di una grande popolazione può essere ottenuta solo quando è disponibile un elenco completo dell'intera popolazione da studiare. In alcuni casi, i dettagli su una popolazione di studenti di un'università o di un gruppo di dipendenti di una determinata azienda sono accessibili attraverso l'organizzazione che collega ciascuna popolazione.
Key Takeaways
- Un semplice campione casuale è uno dei metodi utilizzati dai ricercatori per scegliere un campione da una popolazione più ampia. I principali vantaggi includono la sua semplicità e mancanza di parzialità. Tra gli svantaggi ci sono le difficoltà ad accedere a un elenco di una popolazione più ampia, tempi, costi e che la distorsione può ancora verificarsi in determinate circostanze.
Tuttavia, ottenere l'accesso all'intero elenco può presentare sfide. Alcune università o college non sono disposti a fornire un elenco completo di studenti o docenti per la ricerca. Allo stesso modo, determinate società potrebbero non essere disponibili o in grado di consegnare informazioni sui gruppi di dipendenti a causa delle politiche sulla privacy.
Richiede tempo
Quando non è disponibile un elenco completo di una popolazione più ampia, le persone che tentano di effettuare semplici campionamenti casuali devono raccogliere informazioni da altre fonti. Se disponibili pubblicamente, è possibile utilizzare elenchi di sottogruppi più piccoli per ricreare un elenco completo di una popolazione più ampia, ma questa strategia richiede tempo per il completamento. Le organizzazioni che conservano i dati su studenti, dipendenti e singoli consumatori spesso impongono lunghi processi di recupero che possono bloccare la capacità di un ricercatore di ottenere le informazioni più accurate sull'intera popolazione.
Costi
Oltre al tempo necessario per raccogliere informazioni da varie fonti, il processo può costare una società o un individuo una quantità sostanziale di capitale. Il recupero di un elenco completo di una popolazione o di elenchi di sottoinsiemi più piccoli da un fornitore di dati di terze parti può richiedere il pagamento ogni volta che vengono forniti i dati. Se il campione non è abbastanza grande da rappresentare le opinioni dell'intera popolazione durante il primo ciclo di campionamento casuale semplice, l'acquisto di elenchi o database aggiuntivi per evitare un errore di campionamento può essere proibitivo.
Bias di selezione del campione
Sebbene il semplice campionamento casuale sia inteso come un approccio imparziale al rilevamento, possono verificarsi errori di selezione del campione. Quando un set di campioni della popolazione più ampia non è sufficientemente inclusivo, la rappresentazione dell'intera popolazione è distorta e richiede tecniche di campionamento aggiuntive.
