Campionamento probabilistico: definizione, tipologie e come procedere

Come si può condurre un'indagine accurata a livello nazionale quando ci sono quasi 60 milioni di persone che vivono in Italia? Inviare un questionario a ogni singola persona sarebbe impossibile, però si può fare ricorso al campionamento probabilistico per raccogliere dati altrettanto validi, anche se provenienti da un gruppo decisamente più ristretto.

Il campionamento probabilistico è una tecnica in base alla quale si seleziona casualmente un piccolo gruppo di persone, un campione appunto, a partire da una popolazione più vasta, per poi fare una previsione della probabilità che le loro risposte siano rappresentative di quelle dell'intera popolazione. 

I due requisiti più importanti di questo tipo di campionamento sono:

Queste due regole ti aiuteranno a fare una selezione in modo appropriato (ossia casualmente) dalla tua base di campionamento, cioè dall'elenco di tutte le persone dell'intera popolazione che possono essere campionate. La casualità della selezione è fondamentale: il campionamento probabilistico si basa proprio sul fatto che ciascun individuo abbia la stessa probabilità di essere incluso. La selezione casuale può avvenire in diversi modi, dalla semplice estrazione dei nomi a procedure più complesse, ma in ogni caso garantisce che il campione creato sia rappresentativo dell'intera popolazione. 

Avendo il campione giusto, la qualità dei risultati che si ottengono è pari a quella che si raggiungerebbe con un'indagine di portata più ampia. Questo permette di trarre conclusioni valide in base ai desideri, alle esigenze o alle opinioni espresse dal campione, e di implementare azioni utili per l'intera popolazione.

Nell'ambito del campionamento probabilistico esistono metodi diversi, che variano non solo in base al tipo di ricerca che si intende svolgere e al tipo di dati che si vuole ottenere, ma anche in funzione della quantità di tempo e degli strumenti di cui si dispone per condurre la ricerca. Qui di seguito sono illustrati i quattro approcci principali utilizzati dai ricercatori per il campionamento probabilistico.

Nel campionamento per randomizzazione semplice, tutti i membri della popolazione hanno la stessa probabilità di essere selezionati e la selezione avviene su base casuale. A tale scopo i ricercatori possono utilizzare strumenti quali un generatore casuale di numeri per selezionare dall'intera popolazione i partecipanti da includere nel campione. Tuttavia, anche se il campionamento per randomizzazione semplice è, come suggerisce il nome stesso, il metodo più semplice, è anche soggetto a distorsioni. Per esempio, minore è la dimensione del campione rispetto alla popolazione totale, minore sarà la probabilità di estrarre in modo del tutto casuale un campione affidabile. 

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Molte popolazioni possono essere suddivise in gruppi più piccoli, in base a caratteristiche specifiche, che non si sovrappongono ma che, se presi insieme, rappresentano l'intera popolazione. Con il campionamento per randomizzazione stratificata è possibile creare un campione da ciascuno di questi gruppi (o strati) separatamente, così da garantire che ogni sottogruppo sia opportunamente rappresentato in modo da ottenere risultati più accurati rispetto alla randomizzazione semplice.

La stratificazione normalmente si basa su caratteristiche quali il genere, l'età, la fascia di reddito o la provenienza culturale. Gli strati devono essere specifici ed escludersi a vicenda, vale a dire che ogni individuo della popolazione deve essere assegnato a un solo gruppo. Dopo avere suddiviso la popolazione in strati, è possibile applicare la randomizzazione semplice per selezionare gli individui da ciascun gruppo, in proporzione alla popolazione complessiva, per poi riunirli in un unico campione.

Al pari del campionamento stratificato, anche il campionamento a grappoli prevede la suddivisione della popolazione in sottogruppi, chiamati appunto grappoli (o cluster). Ed è proprio qui la differenza tra i due diversi metodi di campionamento probabilistico. In quello a grappoli, ciascun grappolo deve avere caratteristiche simili a quelle della popolazione. Invece di selezionare gli individui da ogni grappolo, si comincia selezionando casualmente grappoli interi, possibilmente inserendo nel campione finale ogni individuo di ciascun grappolo selezionato. Se invece i grappoli sono troppo numerosi, sarà necessario procedere a una selezione casuale degli individui da ogni grappolo. 

I ricercatori spesso utilizzano come grappoli dei gruppi prestabiliti e facili da reperire, basati di solito su confini geografici, come città o regioni, ma potrebbero essere anche scuole o sedi di uffici. Il campionamento a grappoli è utilizzato il più delle volte per risparmiare sui costi quando si conducono indagini su popolazioni molto vaste o sparse su più aree geografiche. Con questo metodo, però, si corre un maggiore rischio di commettere errori di campionamento, perché si suppone, senza però poterlo garantire, che ciascun grappolo rappresenti la popolazione totale. 

Il campionamento sistematico è simile a quello per randomizzazione semplice, ma solitamente è più facile da eseguire. A ogni membro della popolazione viene assegnato un numero; il campione viene formato selezionando gli individui a intervalli regolari. (Il campionamento sistematico è conosciuto anche come campionamento a intervalli.) In altri termini, i membri della popolazione da inserire nel campione vengono selezionati ogni "n" individui.

In una popolazione di 1.000, per esempio, si potrebbe selezionare una persona ogni nove da inserire nel campione. Questo metodo può risultare più semplice rispetto ad altri, dato che prevede un approccio chiaro e sistematico per la selezione degli individui che non implica alcun generatore casuale di numeri. D'altro canto, la selezione risultante potrebbe non essere altrettanto casuale di quella operata con un generatore. Inoltre, è importante che l'elenco non contenga regolarità non evidenti che potrebbero falsare la selezione casuale. Se c'è il rischio di manipolazione dei dati, il campione risulterà distorto e potrebbe includere una rappresentanza inesatta. 

Supponiamo, per esempio, di voler svolgere un'indagine tra i dipendenti di una determinata azienda e che tutti i dipendenti sono elencati in ordine alfabetico. Si decide di applicare il campionamento sistematico e selezionare per il campione un dipendente ogni quattro. Ma se l'elenco alfabetico è strutturato anche per team e livello di anzianità, si potrebbe finire per selezionare un numero eccessivo o insufficiente di persone che svolgono ruoli senior, generando così una distorsione del campione.

Il campionamento probabilistico offre diversi vantaggi. In generale, è economicamente conveniente selezionare un campione da una vasta popolazione che rappresenti il pubblico di acquirenti di riferimento. Inoltre, risulta vantaggioso in caso di una popolazione geograficamente sparsa. 

Ogni tipo di campionamento probabilistico ha i propri vantaggi. Il campionamento sistematico e per randomizzazione semplice, per esempio, comportano un'implementazione più pratica e intuitiva, il campionamento stratificato riduce le distorsioni dovute ai bias del ricercatore, mentre il campionamento a grappoli limita la variabilità in uno studio di ricerca. Il campionamento probabilistico richiede una competenza tecnica minima se si utilizza una piattaforma di gestione delle esperienze versatile. Inoltre, per la creazione del campione della popolazione, è possibile applicare un approccio più o meno dettagliato usando il campionamento stratificato o quello sistematico. Se si ha a disposizione poco tempo, la scelta migliore allora è il campionamento a grappolo. 

Ogni vantaggio, comunque, può celare degli aspetti che ostacolano il raggiungimento dell'obiettivo. Ottenere il miglior campione di popolazione possibile, per esempio, richiede un impegno maggiore in termini di ricerca, e dunque più tempo e più risorse. Il campionamento stratificato può garantire che i grappoli siano equamente rappresentati, ma potrebbe non riflettere tutte le differenze esistenti all'interno di quel campione di popolazione. 

Con il campionamento a grappolo è possibile separare gli strati in vari grappoli, che però potrebbero avere caratteristiche sovrapposte. Se da una parte il campionamento probabilistico semplice e randomizzato può fornire risultati in tempi brevi, i grappoli e gli strati potrebbero non essere così mirati per il pubblico di riferimento. 

Il campionamento probabilistico è ideale nel caso di studi quantitativi che puntano a usare l'analisi statistica per trarre conclusioni su una popolazione vasta. Laddove sarebbe troppo difficile o dispendioso svolgere l'indagine sull'intera popolazione, i ricercatori possono applicare questa strategia di campionamento per raccogliere dati rappresentativi.

Il campionamento probabilistico viene impiegato in numerose ricerche di mercato al fine di ottenere informazioni su una vasta popolazione. Può trattarsi di progetti finalizzati a: 

Oltre a essere utile per il monitoraggio del settore, i comportamenti degli acquirenti e l'intelligence competitiva, il campionamento probabilistico consente anche alle aziende di definire nuove idee e migliorare l'attività accedendo a dati che riflettono il loro mercato di riferimento complessivo. 

Prendiamo, per esempio, una catena di fast food con 1.500 punti vendita in varie regioni d'Italia. L'azienda vuole espandere il proprio programma di fedeltà della clientela offrendo modalità di pagamento aggiuntive e nuove possibilità per i clienti di guadagnare premi. Prima di attuare modifiche rilevanti, però, vuole sapere se la clientela accoglierà positivamente i cambiamenti proposti. 

Raggiungere tutti i clienti delle 1.500 sedi non è un'operazione fattibile, ma usando un metodo di campionamento probabilistico l'azienda potrebbe creare un campione che rappresenti accuratamente quella vasta popolazione. Le risposte ricevute riveleranno cosa pensa la clientela nel complesso riguardo ai cambiamenti del programma fedeltà. A loro volta, tutti i dipendenti dell'azienda, dal reparto marketing all'assistenza clienti, potranno utilizzare i dati ottenuti per capire meglio quali ulteriori cambiamenti andrebbero introdotti o come promuovere efficacemente il nuovo programma fedeltà. E per garantire che il campione rifletta i sottogruppi all'interno della popolazione, quali genere, fasce d'età e livelli di reddito, l'azienda potrà applicare determinati metodi di campionamento probabilistico, come il campionamento stratificato o quello a grappoli. 

Nell'esempio precedente, il campionamento probabilistico è un ottimo modo per gestire una popolazione piuttosto numerosa, in questo caso centinaia di fast food. Con i campioni probabilistici, maggiore è la dimensione del campione minore è la probabilità di commettere errori di campionamento, che si verificano quando si seleziona un campione che non rappresenta l'intera popolazione. In generale, il campionamento casuale può contribuire a ridurre al minimo gli errori di campionamento, perché per selezionare un campione si basa su un approccio sistematico anziché soggettivo.

Nel selezionare gli individui per formare il campione, non si ha mai l'intenzione di escludere consapevolmente qualcuno; ma ci sono dei fattori a cui bisogna fare particolare attenzione per evitare di escludere involontariamente determinati gruppi.

Consideriamo, per esempio, il caso in cui si intenda capire qual è l'opinione pubblica su una nuova legge sull'immigrazione in Italia. Preparerai una versione in cinese del questionario? Dovresti farlo, perché non facendolo probabilmente perderesti l'opinione di un gran numero di immigrati che non si sentono a proprio agio nel rispondere a domande in italiano, ma la cui opinione sull'immigrazione sarebbe estremamente preziosa per la ricerca che stai svolgendo. Se si tralasciasse la loro partecipazione, i risultati dell'indagine non corrisponderebbero all'opinione pubblica reale.

È importante tenere presente che se non si può dare a tutti i membri della popolazione la possibilità di rispondere al sondaggio, il campione non sarà rappresentativo e, quindi, non si baserà sul campionamento probabilistico.

Il campionamento per randomizzazione semplice, il campionamento stratificato, il campionamento a grappoli e il campionamento sistematico sono tutti tipi di campionamento probabilistico. Ma nell'ambito della tecnica di campionamento esiste anche quello non probabilistico. Anche se hai deciso di utilizzare la selezione casuale per il campione, è bene conoscere i fondamenti del campionamento non probabilistico e sapere quando e perché viene utilizzato dai ricercatori. 

Con il campionamento non probabilistico, i membri dell'intera popolazione non hanno la stessa probabilità di rientrare nel campione e la loro selezione non avviene affatto casualmente. La probabilità di alcuni membri di essere selezionati, infatti, sarà pari a zero. Se l'obiettivo del campionamento probabilistico è di trarre conclusioni relative a una popolazione più vasta, il campionamento non probabilistico spesso viene impiegato nelle ricerche esplorative e qualitative, che puntano più a cogliere le opinioni di persone con determinate competenze, esperienze o conoscenze. 

Immaginiamo per esempio, che tu voglia svolgere una ricerca sull'uso a livello locale delle rampe di accesso e che la popolazione di interesse siano le persone della tua città che utilizzano una sedia a rotelle. Non avendo un elenco completo di queste persone, il campionamento probabilistico è da escludere. Però riesci a contattarne alcune che accettano di partecipare allo studio e che possono fornire il contatto di altri utilizzatori di sedie a rotelle nella stessa area di interesse. Questo campionamento non probabilistico, chiamato campionamento a valanga, pur non comportando una selezione casuale, ti offre la possibilità di metterti in contatto con più persone rilevanti per la ricerca.  

Il campionamento non probabilistico è generalmente più facile e meno costoso da realizzare, ma presenta anche un rischio di distorsioni più elevato rispetto a quello probabilistico, perché la procedura di selezione del campione si basa sul giudizio soggettivo del ricercatore anziché sulla randomizzazione. Inoltre, la dimensione del campione e i risultati finali non devono necessariamente rappresentare l'intera popolazione. 

Definire le fasi del campionamento probabilistico non è poi così complicato, ma è necessario stabilire con chiarezza gli obiettivi e gli interessi dello studio. Per stabilire come procedere nel formare il campione e perché, sarà estremamente utile delineare un piano preliminare e sapere con precisione che tipo di risultati si intende conseguire. 

Pensa a tutte le persone di cui ti interessa scoprire l'opinione, ma considera anche tutti coloro che andrebbero intenzionalmente esclusi.

La base dovrebbe includere preferibilmente tutti i membri della popolazione di interesse (e nessun individuo che non vi rientri).

Vuoi procedere con i grappoli e gli strati? Vuoi che tutti i membri del campione abbiano la stessa probabilità di essere selezionati? Pensa a quale soluzione è più indicata per l'ambito dello studio che vuoi svolgere, per i membri della popolazione di interesse e per le tue risorse.

Trovare una base di campionamento adeguata potrebbe essere più o meno difficoltoso, a seconda della popolazione che intendi consultare. Pur avendo una buona base, per decidere la migliore strategia di selezione potresti dover trovare un compromesso tra costi, rappresentanza, qualità e tempistica.

Persuadere le persone a rispondere a un sondaggio probabilistico reale può essere difficile se non sono interessate all'argomento del sondaggio o se desiderano essere ricompensate per il tempo e l'impegno dedicati. Può richiedere anche molto tempo. Per esempio, se stai svolgendo una ricerca di mercato per conto tuo, senza l'ausilio di strumenti per trovare e selezionare casualmente i rispondenti, la formazione di un campione di grandi dimensioni può richiedere molto tempo e lavoro, e questo ben prima di arrivare alla fase di analisi della ricerca. 

Molti di questi problemi possono essere risolti con il campionamento non probabilistico che, a dispetto del suo nome, poggia comunque sulla teoria della probabilità e del campionamento per selezionare un campione appropriato.

Se disponi di risorse illimitate o se il numero della popolazione di interesse è esiguo, il campionamento probabilistico potrebbe non essere necessario. Nella maggior parte dei casi, però, creare un campione probabilistico ti permetterà di risparmiare tempo, denaro e fatica. Di solito non è possibile sottoporre l'indagine a tutti, ma si può sempre dare a ognuno la possibilità di parteciparvi, e questo è ciò che il campionamento probabilistico permette di realizzare.

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