{"id":784535,"date":"2018-03-13T06:03:43","date_gmt":"2018-03-13T06:03:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/campionamento-di-probabilita-cose-esempi-e-passaggi\/"},"modified":"2023-03-27T12:45:42","modified_gmt":"2023-03-27T12:45:42","slug":"campionamento-di-probabilita-cose-esempi-e-passaggi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qa-release.questionpro.com\/blog\/it\/campionamento-di-probabilita-cose-esempi-e-passaggi\/","title":{"rendered":"Campionamento di probabilit\u00e0: Cos’\u00e8, esempi e passaggi"},"content":{"rendered":"\n

Immaginate di avere una popolazione di 100 persone. In questo scenario, ogni persona avrebbe una probabilit\u00e0 di 1 su 100 di essere selezionata. Il campionamento per probabilit\u00e0 offre le migliori possibilit\u00e0 di creare un campione rappresentativo della popolazione. Dalle risposte ricevute, la direzione sapr\u00e0 se i dipendenti di quell’organizzazione sono soddisfatti della modifica.<\/p>\n\n

Questo campionamento<\/a> consente di trarre conclusioni imparziali e rappresentative sulla popolazione in base al campione. Parliamo di campionamento probabilistico.<\/p>\n\n

\n

Indice dei contenuti<\/p>\n\n

    \n \t
  1. Che cos’\u00e8 il campionamento per probabilit\u00e0?<\/a><\/li>\n \t
  2. Quali sono i tipi di campionamento probabilistico?<\/a><\/li>\n \t
  3. Esempi di campionamento di probabilit\u00e0<\/a><\/li>\n \t
  4. Fasi del campionamento per probabilit\u00e0<\/a><\/li>\n \t
  5. Quando utilizzare il campionamento per probabilit\u00e0?<\/a><\/li>\n \t
  6. Vantaggi del campionamento per probabilit\u00e0<\/a><\/li>\n \t
  7. Differenza tra campionamento probabilistico e non probabilistico<\/a><\/li>\n \t
  8. Conclusione<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n\n

    Che cos’\u00e8 il campionamento per probabilit\u00e0?<\/strong><\/b><\/h2>\n\n

    Il campionamento per probabilit\u00e0 \u00e8 una tecnica in cui il ricercatore sceglie dei campioni da una popolazione pi\u00f9 ampia utilizzando un metodo basato sulla teoria delle probabilit\u00e0. Affinch\u00e9 un partecipante sia considerato un campione probabilistico, deve essere selezionato in modo casuale. <\/span><\/p>\n\n

    \u00c8 un metodo statistico utilizzato per selezionare un campione da una popolazione in modo tale che ogni membro della popolazione abbia una probabilit\u00e0 nota e non nulla di essere selezionato. Il requisito pi\u00f9 critico del campionamento probabilistico \u00e8 che tutti i soggetti della popolazione abbiano una probabilit\u00e0 nota e uguale di essere selezionati.<\/p>\n\n

    Il campionamento per probabilit\u00e0 utilizza la teoria statistica per selezionare casualmente un piccolo gruppo di persone (campione) da una popolazione esistente di grandi dimensioni e quindi prevedere che tutte le loro risposte corrisponderanno alla popolazione complessiva.<\/p>\n\n

    Quali sono i tipi di campionamento probabilistico?<\/strong><\/b><\/h2>\n\n

    La selezione del campione giusto \u00e8 fondamentale per ottenere risultati accurati e affidabili. Uno dei metodi pi\u00f9 diffusi ed efficaci per selezionare un campione \u00e8 il campionamento probabilistico. Esploriamo i diversi tipi di campionamento probabilistico. Dal campionamento casuale semplice al campionamento casuale stratificato, analizzeremo ogni metodo per aiutarvi a determinare quale sia il migliore per il vostro progetto di ricerca. <\/p>\n\n

    Ecco alcuni dei tipi pi\u00f9 efficaci di campionamento probabilistico:<\/p>\n\n

      \n
    1. Campionamento casuale semplice: <\/strong>Questo metodo prevede la selezione casuale di un campione dalla popolazione senza alcun pregiudizio. \u00c8 la forma pi\u00f9 semplice e diretta di campionamento probabilistico.<\/li>\n\n\n\n
    2. Campionamento casuale stratificato:<\/strong> Questo metodo prevede la suddivisione della popolazione in sottogruppi o strati e la selezione di un campione casuale da ogni strato. Questa tecnica \u00e8 utile quando la popolazione \u00e8 eterogenea e si vuole garantire che il campione sia rappresentativo di diversi sottogruppi.<\/li>\n\n\n\n
    3. Campionamento a grappolo:<\/strong> Questo metodo prevede la suddivisione della popolazione in gruppi o cluster e la selezione casuale di alcuni di questi cluster. Questa tecnica \u00e8 utile quando la popolazione \u00e8 distribuita su un’ampia area geografica. Ma non \u00e8 possibile o pratico fare un sondaggio su tutti.<\/li>\n\n\n\n
    4. Campionamento sistematico:<\/strong> Questo metodo prevede la selezione di ogni nesimo membro della popolazione dopo aver scelto un punto di partenza casuale.<\/li>\n<\/ol>\n\n

      Il campionamento per probabilit\u00e0 \u00e8 ampiamente utilizzato nella ricerca. Assicura che il campione sia rappresentativo della popolazione, permette ai ricercatori di stimare il livello di incertezza dei risultati e consente di generalizzare i risultati alla popolazione.<\/p>\n\n

      1. Campionamento casuale semplice<\/h3>\n\n

      Come suggerisce il nome, il campionamento casuale semplice<\/a> \u00e8 un metodo completamente casuale di selezione del campione. Questo metodo di campionamento \u00e8 semplice: si assegnano dei numeri agli individui (campione) e poi si sceglie casualmente tra questi numeri attraverso un processo automatizzato. Infine, i numeri scelti sono i membri inclusi nel campione. <\/span><\/p>\n\n

      In questo metodo di campionamento<\/a> i ricercatori scelgono i campioni in due modi: Il sistema della lotteria e l’utilizzo di un software per la generazione di numeri o di una tabella di numeri casuali. Questa tecnica di campionamento funziona solitamente su una popolazione numerosa e presenta una buona dose di vantaggi e svantaggi.<\/span><\/p>\n

      \n
      \"campionamento<\/figure><\/div>\n

      2. Campionamento casuale stratificato<\/span><\/h3>\n\n

      Campionamento casuale stratificato<\/span><\/strong><\/a> comporta un metodo in cui il ricercatore divide una popolazione pi\u00f9 ampia in gruppi pi\u00f9 piccoli che di solito non si sovrappongono ma rappresentano l’intera popolazione. Durante il campionamento, organizzare questi gruppi e poi estrarre un campione da ciascun gruppo separatamente.<\/span><\/p>\n\n

      Un metodo standard \u00e8 quello di organizzare o classificare per sesso, et\u00e0, etnia e simili. Suddivisione dei soggetti in gruppi mutuamente esclusivi e successivo utilizzo di un campionamento casuale semplice per scegliere i membri dei gruppi.<\/span><\/p>\n\n

      I membri di questi gruppi devono essere distinti in modo che ogni membro di tutti i gruppi abbia le stesse opportunit\u00e0 di essere selezionato utilizzando la probabilit\u00e0 semplice. Questo metodo di campionamento \u00e8 chiamato anche “campionamento casuale per quote”.<\/span><\/p>\n

      \n
      \"campionamento<\/figure><\/div>\n

      3. Campionamento a grappolo<\/h3>\n\n

      Campionamento a grappolo<\/span><\/strong><\/a> <\/span><\/strong>\u00e8 un modo per selezionare in modo casuale i partecipanti distribuiti geograficamente. Ad esempio, se si volesse scegliere 100 partecipanti tra l’intera popolazione degli Stati Uniti, \u00e8 probabilmente impossibile ottenere un elenco completo di tutti. Invece, il ricercatore seleziona casualmente delle aree (ad esempio, citt\u00e0 o contee) e seleziona casualmente i soggetti all’interno di tali confini. <\/span><\/p>\n

      \n
      \"campionamento<\/figure><\/div>\n

      Il campionamento a grappolo analizza solitamente una popolazione particolare in cui il campione \u00e8 composto da pi\u00f9 elementi, ad esempio citt\u00e0, famiglia, universit\u00e0, ecc. I ricercatori selezionano quindi i cluster dividendo la popolazione in varie sezioni pi\u00f9 piccole.<\/span><\/p>\n\n

      4. Campionamento sistematico<\/h3>\n\n

      \n Campionamento sistematico<\/b>\n<\/a> Si parla di campionamento sistematico quando si sceglie ogni “nesimo” individuo per far parte del campione. Ad esempio, \u00e8 possibile selezionare una persona su cinque da inserire nel campione. Il campionamento sistematico \u00e8 un’implementazione estesa della stessa vecchia tecnica in cui ogni membro del gruppo viene selezionato a periodi regolari per formare un <\/span>\n campione<\/span>\n<\/a>. Con questa tecnica di campionamento ogni membro della popolazione ha le stesse opportunit\u00e0 di essere selezionato.<\/span><\/p>\n

      \n
      \"campionamento<\/figure><\/div>\n

      Sia che stiate conducendo un’indagine, un sondaggio o uno studio, la comprensione dei diversi tipi di campionamento probabilistico pu\u00f2 aiutarvi a prendere decisioni informate e a raggiungere i vostri obiettivi di ricerca.<\/p>\n\n

      Esempi di campionamento di probabilit\u00e0<\/b><\/h2>\n\n

      Facciamo un esempio per capire questa tecnica di campionamento. Solo negli Stati Uniti la popolazione \u00e8 di 330 milioni di persone. \u00c8 praticamente impossibile inviare un <\/span>sondaggio<\/span><\/a> a ogni individuo per raccogliere informazioni. Utilizzate il campionamento probabilistico per raccogliere i dati, anche se li raccogliete da una popolazione pi\u00f9 piccola.<\/span><\/p>\n\n

      Ad esempio, un’organizzazione ha 500.000 dipendenti dislocati in diverse localit\u00e0 geografiche. L’organizzazione desidera apportare alcune modifiche alla propria politica delle risorse umane, ma prima di introdurre il cambiamento vuole sapere se i dipendenti saranno soddisfatti o meno. Tuttavia, raggiungere tutti i 500.000 dipendenti \u00e8 un compito noioso. \u00c8 qui che il campionamento probabilistico si rivela utile. Viene scelto un campione da una popolazione pi\u00f9 ampia, cio\u00e8 da 500.000 dipendenti. Questo campione rappresenter\u00e0 la popolazione. Distribuire ora un’indagine al campione.<\/span><\/p>\n\n

      Dalle risposte ricevute, la direzione sar\u00e0 in grado di sapere se i dipendenti dell’organizzazione sono soddisfatti o meno della modifica.<\/span><\/p>\n\n

      Fasi del campionamento per probabilit\u00e0<\/strong><\/b><\/h2>\n\n

      Ecco alcuni passi pratici che potete seguire per condurre la vostra attivit\u00e0:<\/p>\n\n

        \n
      1. \n Scegliete con cura la popolazione di interesse:<\/span>\n<\/strong> Pensate e scegliete con attenzione la popolazione di persone di cui ritenete opportuno raccogliere le opinioni<\/span>. <\/span>Poi includetele nel campione <\/span>. <\/li>\n\n\n\n
      2. \n Determinare una struttura campionaria adeguata: <\/span>\n<\/strong>La struttura del campione deve essere costituita da un campione della popolazione di interesse e da nessuno esterno per raccogliere dati accurati. <\/span> <\/li>\n\n\n\n
      3. Selezionate il vostro campione e avviate il sondaggio:<\/span><\/strong> A volte pu\u00f2 essere difficile trovare il campione adatto e determinare una struttura campionaria adeguata. Anche se tutti i fattori sono a vostro favore, potrebbero esserci problemi imprevisti come i fattori di costo, la qualit\u00e0 dei rispondenti e la rapidit\u00e0 di risposta. Ottenere un campione che risponda accuratamente a un sondaggio probabilistico potrebbe essere difficile, ma possibile.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n\n

        Tuttavia, nella maggior parte dei casi, l’estrazione di un campione probabilistico vi far\u00e0 risparmiare tempo, denaro e molta frustrazione. Probabilmente non potete inviare sondaggi a tutti, ma potete sempre dare a tutti la possibilit\u00e0 di partecipare. Questo \u00e8 il significato di un campione probabilistico.<\/span><\/p>\n\n

        Quando utilizzare il campionamento per probabilit\u00e0?<\/span><\/b><\/h2>\n\n

        In questi casi, utilizzare il campionamento probabilistico:<\/p>\n

        \n
        \"Quando<\/figure><\/div>\n

        1. Quando si vuole ridurre il bias di campionamento:<\/span><\/strong> Questo metodo di campionamento viene utilizzato quando il bias deve essere minimo. La selezione del campione determina in larga misura la qualit\u00e0 dell’inferenza della ricerca. Il modo in cui i ricercatori selezionano il campione determina in larga misura la qualit\u00e0 dei risultati ottenuti. Il campionamento per probabilit\u00e0 porta a risultati di qualit\u00e0 superiore perch\u00e9 fornisce una rappresentazione imparziale della popolazione.<\/span><\/p>\n\n

        2. Quando la popolazione \u00e8 generalmente diversificata:<\/span><\/strong> I ricercatori utilizzano ampiamente questo metodo perch\u00e9 li aiuta a creare campioni che rappresentano pienamente la popolazione. Diciamo che vogliamo scoprire quante persone preferiscono il turismo medico rispetto a farsi curare nel proprio Paese. Questo metodo di campionamento aiuter\u00e0 a selezionare campioni provenienti da diversi strati socio-economici, background, ecc. che rappresentino la popolazione in generale. <\/span><\/p>\n\n

        3. Per creare un campione accurato:<\/span><\/strong> Il campionamento per probabilit\u00e0 aiuta i ricercatori a creare campioni accurati della loro popolazione. I ricercatori utilizzano metodi statistici collaudati per ricavare un campione di dimensioni precise e ottenere dati ben definiti. <\/span><\/p>\n\n

        Vantaggi del campionamento probabilistico<\/span><\/b><\/h2>\n\n

        Ecco i vantaggi del campionamento probabilistico:<\/p>\n\n

        \n 1. \u00c8 efficace dal punto di vista dei costi:<\/span>\n<\/strong> Questo processo \u00e8 efficace in termini di costi e di tempo. <\/span> \u00c8 possibile scegliere<\/span> un campione pi\u00f9 ampio in base ai numeri assegnati ai campioni.<\/span> Poi <\/span>si possono scegliere numeri casuali dal campione pi\u00f9 significativo.<\/span><\/p>\n\n

        2. \u00c8 semplice e diretto: <\/span><\/strong>Il campionamento per probabilit\u00e0 \u00e8 un metodo semplice perch\u00e9 non comporta un processo complicato. \u00c8 veloce e fa risparmiare tempo. Il tempo risparmiato pu\u00f2 quindi essere utilizzato per analizzare i dati e trarre conclusioni.<\/span><\/p>\n\n

        3. Non \u00e8 tecnico: <\/span><\/strong>Questo metodo di campionamento non richiede conoscenze tecniche grazie alla sua semplicit\u00e0. Non richiede competenze complesse e non \u00e8 affatto lungo.<\/span> \u00c8 inoltre possibile evitare errori di campionamento<\/a>.<\/p>\n\n

        Qual \u00e8 la differenza tra campionamento probabilistico e non probabilistico?<\/b><\/h3>\n\n

        Ecco come differenziare il campionamento probabilistico da quello non probabilistico<\/a>,<\/span><\/p>\n\n

        \n

        Campionamento di probabilit\u00e0<\/span><\/p>\n<\/th>

        		\n

        Campionamento non probabilistico<\/span><\/p>\n<\/th><\/tr><\/thead>

        I campioni sono selezionati in modo casuale.<\/td>I campioni vengono selezionati sulla base del giudizio soggettivo del ricercatore.<\/td><\/tr>
        Tutti gli individui della popolazione hanno le stesse possibilit\u00e0 di essere selezionati.<\/td>Non tutti hanno le stesse possibilit\u00e0 di partecipare.<\/td><\/tr>
        I ricercatori utilizzano questa tecnica quando vogliono tenere sotto controllo la distorsione del campionamento<\/a>.<\/td>Il bias di campionamento non \u00e8 una preoccupazione per il ricercatore.<\/td><\/tr>
        Utile in un ambiente con una popolazione eterogenea.<\/td>Utile in un ambiente che condivide tratti simili.<\/td><\/tr>
        Si usa quando il ricercatore vuole creare campioni accurati.<\/td>Questo metodo non aiuta a rappresentare accuratamente la popolazione.<\/td><\/tr>
        Trovare il pubblico giusto \u00e8 complesso.<\/td>Trovare un pubblico \u00e8 molto semplice.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n

        Conclusione<\/b><\/h2>\n\n

        Il campionamento per probabilit\u00e0 \u00e8 uno strumento prezioso nell’analisi statistica che garantisce la selezione di un campione rappresentativo da una popolazione pi\u00f9 ampia. La robusta suite di strumenti di ricerca di QuestionPro fornisce tutto ci\u00f2 che serve per ottenere risultati di ricerca. La nostra piattaforma di sondaggi online include una logica personalizzata di tipo point-and-click e tipi di domande avanzate.<\/p>\n\n

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        SAPERNE DI PI\u00d9<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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