campionamento procedimento attraverso il quale si estrae, da un insieme di unità (popolazione) costituenti l’oggetto delle studio, un numero ridotto di casi (campione) scelti con criteri tali da consentire la generalizzazione all’intera popolazione dei risultati ottenuti studiando il campione.
vantaggi campionamento 1.costi di rilevazione 2.tempi di raccolta e rilevazione 3.organizzazione del lavoro sul campo (numero ridotto di rilevatori) 4.approfondimento e accuratezza nella rilevazione (la minore complessità organizzativa permette di concentrare le risorse sul controllo della qualità della rilevazione)
studiare le variabili relative ad una popolazione significa conoscere alcuni valori caratteristici assunti dalle variabili sull’intera popolazione; tali valori che descrivono la distribuzione complessiva delle variabili o le relazioni fra variabili si chiamano parametri tali valori che descrivono la distribuzione complessiva delle variabili o le relazioni fra variabili si chiamano parametri es: se la variabile in esame è il reddito, e vogliamo conoscere il reddito medio, il parametro che vogliamo conoscere in questo caso è la media; es: se la variabile in esame è il reddito, e vogliamo conoscere il reddito medio, il parametro che vogliamo conoscere in questo caso è la media; altri parametri possono essere la proporzione e la correlazione
campione insieme delle n (ampiezza del campione) unità campionarie (casi) selezionate tra le N unità che compongono la popolazione, allo scopo di rappresentarla (“campione rappresentativo”) ai fini dello studio che si svolge. allo scopo di rappresentarla (“campione rappresentativo”) ai fini dello studio che si svolge. la popolazione è l’oggetto da conoscere; il campione è lo strumento della conoscenza
l’indagine campionaria non fornisce il valore esatto del parametro che si vuole conoscere, ma solo una stima, un valore approssimativo. la stima del campione sarà affetta da un errore, che si chiama errore di campionamento V parametro della popolazione (incognito) = v stima del campione e errore di campionamento ±
ampiezza del campione non è possibile indicare una regola fissa nel determinare l’ampiezza del campione, a meno di non conoscere tutti i parametri della popolazione in esame assumendo che nelle concrete condizioni di ricerca tutti i parametri non siano noti, nella determinazione dell’ampiezza bisogna tener conto di diversi fattori
1. omogeneità dell’universo di riferimento:..unità di analisi simili fra loro possono essere più facilmente rappresentate da un campione ristretto…un universo eterogeneo richiede un campione più numeroso 2.approccio metodologico e le tecniche da utilizzzare..in un’indagine quantitativa è molto importante il principio della rappresentatività, poichè si fonda sulla generalizzabilità dei risultati.. 3.disponibilità delle liste di campionamento
campionamento probabilistico ogni unità è estratta con una probabilità nota tutte le unità della popolazione di riferimento hanno la stessa probabilità di entrare a far parte del campione è fondato sul criterio della casualità ed è il più importante sotto il profilo statistico
campionamento casuale semplice tutte le unità della popolazione hanno la stessa probabilità di essere incluse nel campione 1.disporre di una lista 2.associare ad ogni unità N dell’elenco un numero 3.estrarre casualmente n numeri fra gli N totali
campionamento sistematico le unità campionarie non vengono più estratte mediante sorteggio, ma si scorre la lista dei soggetti, selezionandone sistematicamente uno ogni dato intervallo campionamento stratificato si suddivide la popolazione in sottopopolazioni (strati) il più possibile omogenee rispetto alla variabile da stimare, utilizzando una variabile ad essa correlata; si estrae mediante un procedimento casuale semplice un campione da ogni strato reddito (variabile)…..professione (strato)
campionamento a stadi si usa quando è difficile reperire le liste di campionamento è un campionamento svolto in fasi successive, ognuna delle quali è caratterizzata da una casualità della selezione la popolazione viene suddivisa su più livelli gerarchicamente ordinati, i quali vengono estratti in successione con un procedimento a “imbuto” es: in una ricerca sugli studenti universitari, prima si estraggono gli istituti universitari (unità primarie) poi i corsi di laurea (unità secondarie) ed infine gli studenti iscritti ai CdL
campionamento a grappoli è simile al campionamento a stadi..viene utilizzato quando la popolazione è naturalmente suddivisa in gruppi di unità spazialmente contigue.. (reparti di ospedale, classi scolastiche, viaggiatori di un aereo) campionamento per aree è un tipo particolare di campionamento a stadi o a grappoli.. si applica ad aree geografiche e si procede suddividendo un area geografica in zone più piccole grappoli
campionamento non probabilistico le procedure di campionamento sono più semplici e più rapide, ma non consentono di generalizzare i dati a tutta la popolazione… in molte situazioni di ricerca le liste di campionamento risultano di fatto inesistenti e il campione non probabilistico è una scelta obbligata lo si applica molto spesso nella ricerca di tipo qualitativo
campionamento per quote è simile al campionamento stratificato si definisce a priori la composizione del campione secondo alcune proprietà (variabili), assegnando a ognuna di esse una quota, cioè la percentuale con cui deve essere rappresentata nel campione… definite le caratteristiche e la numerosità degli elementi da selezionare, l’individuazione delle unità avviene con procedure di comodo o viene lasciata all’arbitrio di coloro che si occupano della rilevazione su campo
campionamento a scelta ragionata le unità campionarie vengono scelte sulla base di alcune loro caratteristiche es. nella scelta dei quartieri di una città si decide di includere nel campione un egual numero di quartieri centrali e periferici, di quartieri operai e borghesi campionamento a valanga le unità campionarie vengono identificate a partire dai soggetti intervistati si parte da un piccolo numero di intervistati che vengono utilizzati come informatori