Poiché è raramente possibile studiare un'intera popolazione di interesse, i ricercatori utilizzano campioni quando cercano di raccogliere dati e rispondere a domande di ricerca. Un campione è semplicemente un sottoinsieme della popolazione studiata; rappresenta la popolazione più ampia e viene utilizzato per trarre conclusioni su quella popolazione. I sociologi utilizzano tipicamente due tecniche di campionamento: quelle basate sulla probabilità e quelle che non lo sono. Possono generare diversi tipi di campioni utilizzando entrambe le tecniche.
Tecniche di campionamento non probabilistico
Il modello non probabilistico è una tecnica in cui i campioni vengono raccolti in un modo che non offre a tutti gli individui di una popolazione uguali possibilità di essere selezionati. Mentre la scelta di un metodo non probabilistico potrebbe comportare dati distorti o una capacità limitata di fare inferenze generali sulla base dei risultati, ci sono anche molte situazioni in cui la scelta di questo tipo di tecnica di campionamento è la scelta migliore per la particolare domanda di ricerca o lo stadio della ricerca. Quattro tipi di campioni possono essere creati con il modello non probabilistico.
Affidamento sui soggetti disponibili
Affidarsi agli argomenti disponibili è un modello rischioso che richiede molta cautela da parte del ricercatore. Poiché comporta il campionamento di passanti o individui con cui i ricercatori vengono in contatto casualmente, a volte viene indicato come un campione di convenienza perché non consente al ricercatore di avere alcun controllo sulla rappresentatività del campione.
Sebbene questo metodo di campionamento abbia degli svantaggi, è utile se il ricercatore vuole studiare le caratteristiche delle persone che passano all'angolo di una strada in un determinato momento, soprattutto se condurre tale ricerca non sarebbe possibile altrimenti. Per questo motivo, i campioni di convenienza sono comunemente usati nelle fasi iniziali o pilota della ricerca, prima che venga lanciato un progetto di ricerca più ampio. Sebbene questo metodo possa essere utile, il ricercatore non sarà in grado di utilizzare i risultati di un campione di convenienza per generalizzare su una popolazione più ampia.
Campione intenzionale o giudicante
Un campione intenzionale o giudicante è quello selezionato in base alla conoscenza di una popolazione e allo scopo dello studio. Ad esempio, quando i sociologi dell'Università di San Francisco volevano studiare gli effetti emotivi e psicologici a lungo termine della scelta di interrompere una gravidanza, hanno creato un campione che includeva esclusivamente donne che avevano abortito. In questo caso, i ricercatori hanno utilizzato un campione intenzionale perché coloro che sono stati intervistati corrispondevano a uno scopo o una descrizione specifica che era necessaria per condurre la ricerca.
Campione di palla di neve
Un campione a palla di neve è appropriato da utilizzare nella ricerca quando i membri di una popolazione sono difficili da individuare, come i senzatetto, i lavoratori migranti o gli immigrati privi di documenti. Un campione a palla di neve è quello in cui il ricercatore raccoglie dati sui pochi membri della popolazione target che può individuare e quindi chiede a tali individui di fornire le informazioni necessarie per individuare altri membri di quella popolazione.
Ad esempio, se un ricercatore volesse intervistare immigrati privi di documenti dal Messico, potrebbe intervistare alcuni individui privi di documenti che conosce o può individuare. In seguito, avrebbe fatto affidamento su quei soggetti per aiutare a localizzare più individui privi di documenti. Questo processo continua fino a quando il ricercatore ha tutte le interviste di cui ha bisogno o fino a quando tutti i contatti non sono stati esauriti.
Questa tecnica è utile quando si studia un argomento delicato di cui le persone potrebbero non parlare apertamente o se parlare delle questioni sotto inchiesta potrebbe mettere a repentaglio la loro sicurezza. La raccomandazione di un amico o di un conoscente che ci si può fidare del ricercatore funziona per aumentare la dimensione del campione.
Esempio di quota
Un campione quota è quello in cui le unità vengono selezionate in un campione sulla base di caratteristiche pre-specificate in modo che il campione totale abbia la stessa distribuzione di caratteristiche che si presume esistano nella popolazione studiata.
Ad esempio, i ricercatori che conducono un campione di quote nazionali potrebbero aver bisogno di sapere quale percentuale della popolazione è maschile e quale proporzione è femminile. Potrebbero anche aver bisogno di conoscere la percentuale di uomini e donne che rientrano in fasce di età, razza o classe diverse, tra le altre. Il ricercatore avrebbe quindi raccolto un campione che rifletteva quelle proporzioni.
Tecniche di campionamento delle probabilità
Il modello di probabilità è una tecnica in cui i campioni vengono raccolti in modo da dare a tutti gli individui della popolazione la stessa possibilità di essere selezionati. Molti considerano questo l'approccio metodologicamente più rigoroso al campionamento perché elimina i pregiudizi sociali che potrebbero plasmare il campione di ricerca. In definitiva, però, la tecnica di campionamento che scegli dovrebbe essere quella che meglio ti consente di rispondere alla tua particolare domanda di ricerca. Esistono quattro tipi di tecniche di campionamento probabilistico.
Campione casuale semplice
Il semplice campione casuale è il metodo di campionamento di base assunto nei metodi e nei calcoli statistici. Per raccogliere un semplice campione casuale, a ciascuna unità della popolazione target viene assegnato un numero. Viene quindi generato un insieme di numeri casuali e le unità di tali numeri vengono incluse nel campione.
Un ricercatore che studia una popolazione di 1,000 persone potrebbe voler scegliere un campione casuale di 50 persone. Innanzitutto, ogni persona è numerata da 1 a 1,000. Quindi, si genera un elenco di 50 numeri casuali, in genere con un programma per computer, e le persone assegnate a quei numeri sono quelle incluse nel campione.
Quando si studiano le persone, questa tecnica viene utilizzata al meglio con una popolazione omogenea o che non differisce molto per età, razza, livello di istruzione o classe. Questo perché quando si ha a che fare con una popolazione più eterogenea, un ricercatore corre il rischio di creare un campione parziale se non si tiene conto delle differenze demografiche.
Campione sistematico
In un campione sistematico, gli elementi della popolazione vengono inseriti in un elenco e quindi ogni ennesimo elemento nell'elenco viene scelto sistematicamente per l'inclusione nel campione.
Ad esempio, se la popolazione di studio conteneva 2,000 studenti di una scuola superiore e il ricercatore desiderava un campione di 100 studenti, gli studenti sarebbero stati inseriti in un elenco e quindi ogni 20 studenti sarebbe stato selezionato per l'inclusione nel campione. Per garantire contro ogni possibile pregiudizio umano in questo metodo, il ricercatore dovrebbe selezionare il primo individuo a caso. Questo è tecnicamente chiamato un campione sistematico con un inizio casuale.
Campione stratificato
Un campione stratificato è una tecnica di campionamento in cui il ricercatore divide l'intera popolazione target in diversi sottogruppi o strati, quindi seleziona in modo casuale i soggetti finali proporzionalmente dai diversi strati. Questo tipo di campionamento viene utilizzato quando il ricercatore desidera evidenziare sottogruppi specifici all'interno della popolazione.
Ad esempio, per ottenere un campione stratificato di studenti universitari, il ricercatore dovrebbe prima organizzare la popolazione per classe universitaria e quindi selezionare il numero appropriato di matricole, studenti del secondo anno, junior e anziani. Ciò garantirebbe che il ricercatore abbia una quantità adeguata di soggetti di ciascuna classe nel campione finale.
Campione di cluster
Il campionamento a grappolo può essere utilizzato quando è impossibile o poco pratico compilare un elenco esaustivo degli elementi che compongono la popolazione target. Di solito, tuttavia, gli elementi della popolazione sono già raggruppati in sottopopolazioni e gli elenchi di tali sottopopolazioni esistono già o possono essere creati.
Forse la popolazione target di uno studio sono i membri della chiesa negli Stati Uniti. Non esiste un elenco di tutti i membri della chiesa nel paese. Il ricercatore potrebbe, tuttavia, creare un elenco di chiese negli Stati Uniti, scegliere un campione di chiese e quindi ottenere elenchi di membri da quelle chiese.
Aggiornato da Nicki Lisa Cole, Ph.D.