Campione: definizione, metodologie, tipi, formula ed esempi

Con quale frequenza i ricercatori cercano gli intervistati giusti, sia per uno studio di ricerca di mercato che per un sondaggio esistente sul campo? Il campione o gli intervistati di questa ricerca possono essere selezionati da un insieme di clienti o utenti noti o sconosciuti. Spesso potresti conoscere il tuo tipico profilo di intervistato ma non hai accesso agli intervistati per completare il tuo studio di ricerca. In questi momenti, i ricercatori e i team di ricerca si rivolgono a organizzazioni specializzate per accedere al loro gruppo di intervistati o acquistare intervistati da loro per completare studi di ricerca e sondaggi. Questi potrebbero essere intervistati della popolazione generale che corrispondono a criteri demografici o intervistati basati su criteri specifici. Tali intervistati sono indispensabili per il successo degli studi di ricerca.

Cos’è un campione?

Definizione: un campione è definito come un insieme più piccolo di dati che un ricercatore sceglie o seleziona da una popolazione più ampia utilizzando un metodo di selezione predefinito. Questi elementi sono noti come punti di campionamento, unità di campionamento o osservazioni. La creazione di un campione è un metodo efficiente per condurre una ricerca . Nella maggior parte dei casi, è impossibile o costoso e richiede tempo ricercare l’intera popolazione. Quindi, l’esame del campione fornisce spunti che il ricercatore può applicare all’intera popolazione.

Ad esempio, se un produttore di telefoni cellulari desidera condurre uno studio di ricerca sulle funzionalità tra gli studenti delle università statunitensi. Se il ricercatore è alla ricerca di funzionalità che gli studenti utilizzano, funzionalità che vorrebbero vedere e il prezzo che sono disposti a pagare, deve essere condotto uno studio di ricerca approfondito. Questo passaggio è indispensabile per comprendere le funzionalità che necessitano di sviluppo, le funzionalità che richiedono un aggiornamento, il prezzo del dispositivo e la strategia di go-to-market.

Solo nel 2016/17, c’erano 24,7 milioni di studenti iscritti alle università degli Stati Uniti. È impossibile ricercare tutti questi studenti; il tempo impiegato renderebbe ridondante il nuovo dispositivo e il denaro speso per lo sviluppo renderebbe inutile lo studio. La creazione di un campione di università in base alla posizione geografica e l’ulteriore creazione di un campione di questi studenti da queste università fornisce un numero sufficiente di studenti per la ricerca.

Seleziona i tuoi intervistati

In genere, la popolazione per le ricerche di mercato è enorme. Fare un’enumerazione dell’intera popolazione è praticamente impossibile. Il campione di solito rappresenta una dimensione gestibile da questa popolazione. I ricercatori raccolgono quindi i dati da questi campioni sotto forma di sondaggi, sondaggi e questionari ed estrapolano questa analisi dei dati alla comunità più ampia.

Tipi di campioni: Metodologie di selezione del campione con esempi

Il processo di derivazione di un campione è chiamato metodo di campionamento. Il campionamento costituisce parte integrante del progetto di ricerca poiché questo metodo deriva i dati quantitativi e i dati qualitativi che possono essere raccolti come parte di uno studio di ricerca. I metodi di campionamento sono caratterizzati da due approcci distinti: campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico.

Metodologie di campionamento probabilistico con esempi

Il campionamento probabilistico è un metodo per derivare un campione in cui gli oggetti vengono selezionati da una popolazione basata sulla teoria della probabilità. Questo metodo include tutti i membri della popolazione e tutti hanno le stesse possibilità di essere selezionati. Quindi, non c’è alcun pregiudizio in questo tipo di campione. Ogni persona nella popolazione può successivamente far parte della ricerca. I criteri di selezione vengono decisi all’inizio dello studio di ricerca di mercato e costituiscono una componente importante della ricerca.

Il campionamento probabilistico può essere ulteriormente classificato in quattro distinti tipi di campioni. Sono:

• Campionamento casuale semplice: il modo più diretto per selezionare un campione è il campionamento casuale semplice . In questo metodo, ogni membro ha pari possibilità di far parte dello studio. Gli oggetti in questa popolazione campione vengono scelti in modo puramente casuale e ogni membro ha la stessa probabilità di essere selezionato. Ad esempio, se un preside dell’università volesse raccogliere feedback dagli studenti sulla loro percezione degli insegnanti e sul livello di istruzione, tutti i 1000 studenti dell’università potrebbero far parte di questo campione. Qualsiasi 100 studenti possono essere selezionati a caso per far parte di questo campione.
• Campionamento a grappolo: il campionamento a grappolo è un tipo di metodo di campionamento in cui la popolazione intervistata è divisa in gruppi uguali. I cluster vengono identificati e inclusi in un campione in base alla definizione di parametri demografici come età, posizione, sesso, ecc. Ciò rende estremamente facile per un creatore di sondaggi trarre conclusioni pratiche dal feedback. Ad esempio, se la FDA desidera raccogliere dati sugli effetti collaterali negativi dei farmaci, può suddividere gli Stati Uniti continentali in cluster analysis distintivi , come gli stati. Gli studi di ricerca vengono quindi somministrati agli intervistati in questi cluster. Questo tipo di generazione di un campione rende la raccolta dei dati approfondita e fornisce approfondimenti facili da consumare e su cui agire.
• Campionamento sistematico: il campionamento sistematico è un metodo di campionamento in cui il ricercatore sceglie i rispondenti a intervalli uguali da una popolazione. L’approccio per selezionare il campione consiste nello scegliere un punto di partenza e quindi scegliere gli intervistati a un intervallo di campionamento predefinito. Ad esempio, durante la selezione di 1.000 volontari per le Olimpiadi da un elenco di candidature di 10.000 persone, a ciascun candidato viene assegnato un conteggio da 1 a 10.000. Quindi, partendo da 1 e selezionando ciascun rispondente con un intervallo di 10, si può ottenere un campione di 1.000 volontari .
• Campionamento casuale stratificato: il campionamento casuale stratificato è un metodo per dividere la popolazione intervistata in parametri distintivi ma predefiniti nella fase di progettazione della ricerca. In questo metodo, gli intervistati non si sovrappongono ma rappresentano collettivamente l’intera popolazione. Ad esempio, un ricercatore che cerca di analizzare persone di diversa estrazione socioeconomica può distinguere gli intervistati in base ai loro stipendi annuali. Questo forma gruppi più piccoli di persone o campioni, e quindi alcuni oggetti di questi campioni possono essere utilizzati per lo studio di ricerca.

Metodologie di campionamento non probabilistico con esempi

Il metodo di campionamento non probabilistico utilizza la discrezione del ricercatore per selezionare un campione. Questo tipo di campione deriva principalmente dalla capacità del ricercatore o dello statistico di arrivare a questo campione. Questo tipo di campionamento viene utilizzato per la ricerca preliminare in cui l’obiettivo principale è derivare un’ipotesi sull’argomento della ricerca. Qui ogni membro non ha la stessa possibilità di far parte della popolazione del campione e quei parametri sono noti solo dopo la selezione del campione.

Possiamo classificare il campionamento non probabilistico in quattro distinti tipi di campioni. Sono:

• Campionamento di convenienza: il campionamento di convenienza , in termini semplici, rappresenta la comodità di un ricercatore che accede a un rispondente. Non esiste un metodo scientifico per derivare questo campione. I ricercatori non hanno quasi alcuna autorità sulla selezione degli elementi del campione, ed è fatto esclusivamente sulla base della prossimità e non della rappresentatività. Questo metodo di campionamento non probabilistico viene utilizzato quando ci sono limiti di tempo e di costo nella raccolta del feedback. Ad esempio, i ricercatori che stanno conducendo un sondaggio di intercettazione dei centri commerciali per comprendere la probabilità di utilizzare una fragranza di un produttore di profumi. In questo metodo di campionamento, gli intervistati del campione vengono scelti esclusivamente in base alla loro vicinanza al banco del sondaggio e alla loro disponibilità a partecipare alla ricerca.
• Campionamento giudicante /intenzionale: il metodo di campionamento giudicante o intenzionale è un metodo per sviluppare un campione esclusivamente sulla base e sulla discrezione del ricercatore esclusivamente sulla base della natura dello studio insieme alla sua comprensione del pubblico di destinazione. In questo metodo di campionamento, vengono selezionate solo le persone che soddisfano i criteri di ricerca e gli obiettivi finali e le restanti vengono escluse. Ad esempio, se l’argomento di ricerca è capire quale Università preferisce uno studente per il Master, se la domanda posta è “Ti piacerebbe fare il tuo Master?” qualsiasi cosa diversa da una risposta “Sì” a questa domanda, tutti gli altri sono esclusi da questo studio.
• Campionamento a palla di neve : il campionamento a palla di neve o campionamento a catena è definito come una tecnica di campionamento non probabilistico in cui i campioni hanno tratti rari da trovare. Questa è una tecnica di campionamento, in cui i soggetti esistenti forniscono rinvii per reclutare campioni richiesti per uno studio di ricerca. Ad esempio, mentre raccolgono feedback su un argomento delicato come l’AIDS, gli intervistati non sono disponibili con le informazioni. In questo caso, il ricercatore può reclutare persone con una comprensione o conoscenza di tali persone e raccogliere informazioni da loro o chiedere loro di raccogliere informazioni.
• Campionamento delle quote: il campionamento delle quote è un metodo di raccolta di un campione in cui il ricercatore ha la libertà di selezionare un campione in base ai propri strati. La caratteristica principale di questo metodo è che due persone non possono esistere in due condizioni diverse. Ad esempio, quando un produttore di scarpe vorrebbe capire dai millenial la loro percezione del marchio con altri parametri come comfort, prezzo, ecc. Seleziona solo donne che sono millennial per questo studio poiché l’obiettivo della ricerca è raccogliere feedback sulle scarpe da donna.

Come determinare una dimensione del campione

Come abbiamo appreso in precedenza, la giusta dimensione del campione è essenziale per il successo della raccolta dei dati in uno studio di ricerca di mercato. Ma esiste un numero corretto per la dimensione del campione? Quali parametri decidono la dimensione del campione? Quali sono le modalità di distribuzione del sondaggio? Per comprendere tutto questo ed effettuare un calcolo informato della giusta dimensione del campione, è innanzitutto essenziale comprendere quattro variabili importanti che costituiscono le caratteristiche di base di un campione. Sono:

• Dimensioni della popolazione: le dimensioni della popolazione sono tutte le persone che possono essere considerate per lo studio di ricerca. Questo numero, nella maggior parte dei casi, si imbatte in quantità enormi. Ad esempio, la popolazione degli Stati Uniti è di 327 milioni. Ma nella ricerca di mercato è impossibile considerarli tutti per lo studio di ricerca.
• Il margine di errore (intervallo di confidenza): il margine di errore è rappresentato da una percentuale che è un’inferenza statistica sulla confidenza di quale numero della popolazione rappresenta le opinioni effettive dell’intera popolazione. Questa percentuale aiuta verso l’analisi statistica nella selezione di un campione e quanto errore in questo sarebbe accettabile.
• Livello di confidenza: questa metrica misura dove la media effettiva rientra in un intervallo di confidenza. Gli intervalli di confidenza più comuni sono 90%, 95% e 99%.
• Deviazione standard: questa metrica copre la varianza in un sondaggio. Un numero sicuro da considerare è 0,5, il che significherebbe che la dimensione del campione deve essere così grande.

Calcolo della dimensione del campione

Per calcolare la dimensione del campione, sono necessari i seguenti parametri.

• Punteggio Z: il valore del punteggio Z può essere trovato qui .
• Deviazione standard
• Margine di errore
• Livello di confidenza

Per calcolare usa la dimensione del campione, usa questa formula:

Dimensione campione = (Z-score)2 * StdDev*(1-StdDev) / (margine di errore)2

Considera il livello di confidenza del 90%, la deviazione standard di 0,6 e il margine di errore, +/-4%

((1.64)2 x .6(.6)) / (.04)2

( 2.68x .0.36) / .0016

.9648 / .0016

603

Sono necessari 603 intervistati e questa diventa la dimensione del tuo campione.

Prova il nostro calcolatore della dimensione del campione per dare popolazione, margine di errore e livello di confidenza.

Vantaggi del campionamento

Come mostrato sopra, ci sono molti vantaggi nel campionamento. Alcuni dei vantaggi più significativi sono:

• Costi e tempi ridotti: poiché l’utilizzo di un campione riduce il numero di persone che devono essere contattate, riduce i costi e i tempi. Immagina il tempo risparmiato tra la ricerca con una popolazione di milioni e la conduzione di uno studio di ricerca utilizzando un campione.
• Impiego di risorse ridotto: è ovvio che se il numero di persone coinvolte in uno studio di ricerca è molto inferiore a causa del campione, anche le risorse richieste sono molto inferiori. La forza lavoro necessaria per ricercare il campione è molto inferiore alla forza lavoro necessaria per studiare l’intera popolazione.
• Accuratezza dei dati: poiché il campione è indicativo della popolazione, i dati raccolti sono accurati. Inoltre, poiché l’intervistato è disposto a partecipare, il tasso di abbandono del sondaggio è molto più basso, il che aumenta la validità e l’accuratezza dei dati.
• Dati intensivi ed esaustivi: poiché ci sono meno intervistati, i dati raccolti da un campione sono intensi e approfonditi. A ciascun intervistato viene concesso più tempo e impegno piuttosto che dover raccogliere dati da molte persone.
• Applicare proprietà a una popolazione più ampia: poiché il campione è indicativo della popolazione più ampia, è sicuro affermare che i dati raccolti e analizzati dal campione possono essere applicati a una popolazione più ampia e sarebbe vero.

Per raccogliere dati accurati per la ricerca, filtrare i panelisti errati ed eliminare i bias di campionamento applicando diverse misure di controllo. Se hai bisogno di aiuto per organizzare un pubblico campione per il tuo prossimo progetto di ricerca di mercato, mettiti in contatto con noi su [email protected] . Abbiamo più di 22 milioni di relatori in tutto il mondo!

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