Comprensione dei campioni stratificati e come realizzarli

Un campione stratificato è quello che garantisce che i sottogruppi (strati) di una data popolazione siano adeguatamente rappresentati all’interno dell’intera popolazione campione di uno studio di ricerca. Ad esempio, si potrebbe dividere un campione di adulti in sottogruppi in base all’età, come 18-29, 30-39, 40-49, 50-59 e 60 e oltre. Per stratificare questo campione, il ricercatore selezionerebbe quindi in modo casuale quantità proporzionali di persone di ciascuna fascia di età. Questa è una tecnica di campionamento efficace per studiare come una tendenza o un problema potrebbero differire tra i sottogruppi.

È importante sottolineare che gli strati utilizzati in questa tecnica non devono sovrapporsi, perché se lo facessero, alcuni individui avrebbero maggiori possibilità di essere selezionati rispetto ad altri. Ciò creerebbe un campione distorto che falserebbe la ricerca e renderebbe i risultati non validi.

Alcuni degli strati più comuni utilizzati nel campionamento casuale stratificato includono età, sesso, religione, razza, livello di istruzione, stato socioeconomico e nazionalità.

Quando utilizzare il campionamento stratificato

Ci sono molte situazioni in cui i ricercatori sceglierebbero il campionamento casuale stratificato rispetto ad altri tipi di campionamento. Innanzitutto, viene utilizzato quando il ricercatore desidera esaminare i sottogruppi all’interno di una popolazione. I ricercatori usano questa tecnica anche quando vogliono osservare le relazioni tra due o più sottogruppi o quando vogliono esaminare i rari estremi di una popolazione. Con questo tipo di campionamento, al ricercatore è garantito che i soggetti di ogni sottogruppo siano inclusi nel campione finale, mentre il semplice campionamento casuale non garantisce che i sottogruppi siano rappresentati in modo uguale o proporzionale all’interno del campione.

Campione casuale stratificato proporzionato

Nel campionamento casuale stratificato proporzionale, la dimensione di ogni strato è proporzionale alla dimensione della popolazione degli strati quando esaminata nell’intera popolazione. Ciò significa che ogni strato ha la stessa frazione di campionamento.

Ad esempio, supponiamo di avere quattro strati con dimensioni della popolazione di 200, 400, 600 e 800. Se scegli una frazione di campionamento di ½, significa che devi campionare casualmente 100, 200, 300 e 400 soggetti da ogni strato rispettivamente . La stessa frazione di campionamento viene utilizzata per ogni strato indipendentemente dalle differenze nella dimensione della popolazione degli strati.

Campione casuale stratificato sproporzionato

Nel campionamento casuale stratificato sproporzionato, i diversi strati non hanno le stesse frazioni di campionamento l’uno dell’altro. Ad esempio, se i tuoi quattro strati contengono 200, 400, 600 e 800 persone, puoi scegliere di avere diverse frazioni di campionamento per ogni strato. Forse il primo strato con 200 persone ha una frazione di campionamento di ½, risultando in 100 persone selezionate per il campione, mentre l’ultimo strato con 800 persone ha una frazione di campionamento di ¼, risultando in 200 persone selezionate per il campione.

La precisione dell’utilizzo di un campionamento casuale stratificato sproporzionato dipende fortemente dalle frazioni di campionamento scelte e utilizzate dal ricercatore. Qui, il ricercatore deve stare molto attento e sapere esattamente cosa sta facendo. Gli errori commessi nella scelta e nell’utilizzo delle frazioni di campionamento potrebbero portare a uno strato sovrarappresentato o sottorappresentato, con conseguenti risultati distorti.

Vantaggi del campionamento stratificato

Utilizzando un campione stratificato si otterrà sempre una precisione maggiore rispetto a un semplice campione casuale, a condizione che gli strati siano stati scelti in modo che i membri dello stesso strato siano il più simili possibile in termini di caratteristica di interesse. Maggiore è la differenza tra gli strati, maggiore è il guadagno di precisione.

Amministrativamente, è spesso più conveniente stratificare un campione che selezionare un semplice campione casuale. Ad esempio, gli intervistatori possono essere formati su come affrontare al meglio una particolare età o gruppo etnico, mentre altri sono formati sul modo migliore per affrontare un’età o un gruppo etnico diverso. In questo modo gli intervistatori possono concentrarsi e perfezionare un piccolo insieme di abilità ed è meno tempestivo e costoso per il ricercatore.

Un campione stratificato può anche essere di dimensioni inferiori rispetto a semplici campioni casuali, il che può far risparmiare molto tempo, denaro e fatica ai ricercatori. Questo perché questo tipo di tecnica di campionamento ha un’elevata precisione statistica rispetto al semplice campionamento casuale.

Un vantaggio finale è che un campione stratificato garantisce una migliore copertura della popolazione. Il ricercatore ha il controllo sui sottogruppi inclusi nel campione, mentre il semplice campionamento casuale non garantisce che un qualsiasi tipo di persona sarà incluso nel campione finale.

Svantaggi del campionamento stratificato

Uno dei principali svantaggi del campionamento stratificato è che può essere difficile identificare gli strati appropriati per uno studio. Un secondo svantaggio è che è più complesso organizzare e analizzare i risultati rispetto al semplice campionamento casuale.