La guida completa al campionamento probabilistico: definizione, tipologie, procedure e suggerimenti

Il campionamento probabilistico offre a ciascun membro di una popolazione la stessa probabilità di essere selezionato. È un tipo di campionamento che può fornire risultati di ricerca accurati e imparziali. Leggendo questo articolo scoprirai come funziona e quando usarlo e imparerai a conoscere le distinzioni tra campionamento probabilistico e non probabilistico.

Il campionamento probabilistico è un metodo che prevede la selezione casuale di un piccolo gruppo, un campione appunto, a partire da una popolazione più vasta. In una seconda fase, viene elaborata una previsione della probabilità che le risposte del gruppo siano rappresentative di quelle della popolazione.

Supponiamo che tu voglia valutare in che modo i consumatori accoglierebbero l'espansione del tuo marchio nelle regioni del nord Italia. È irragionevole pensare di poter svolgere un'indagine tra tutti gli abitanti di quell'area geografica; la dimensione del campione non sarebbe gestibile. Il campionamento probabilistico ti permette di sottoporre il sondaggio a un gruppo ristretto di persone per comprendere l'orientamento dell'intera popolazione.

Il campionamento probabilistico è un metodo di campionamento in base al quale tutti i membri di una popolazione hanno la stessa probabilità nota di essere selezionati. La selezione casuale assicura che il campione rifletta accuratamente la diversità della popolazione. Questo approccio riduce al minimo le distorsioni dovute alla selezione e consente ai ricercatori di trarre deduzioni di valenza statistica su una certa popolazione.

Per assicurare l'efficacia del campionamento probabilistico, è necessario rispettare tre requisiti.

Con il giusto campione, 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 relative alle preferenze espresse dal campione, e di implementare azioni mirate per l'intera popolazione.

Il campionamento probabilistico è ideale nel caso di studi quantitativi in cui l'obiettivo è trarre conclusioni su una popolazione vasta. I ricercatori applicano questa strategia di campionamento per raccogliere dati rappresentativi laddove è troppo difficile o dispendioso svolgere un'indagine su un'intera popolazione.

Prendiamo l'esempio di una catena di caffetterie diffusa a livello nazionale che desidera ampliare il proprio programma di fidelizzazione dei clienti. Prima di introdurre novità significative, deve condurre una ricerca di mercato per conoscere la risposta della clientela. Contattare tutti i consumatori per una verifica dei concetti, però, non è fattibile.

Applicando il campionamento probabilistico, l'azienda può individuare un campione rappresentativo della propria clientela e, per garantire che questo rifletta anche i sottogruppi, può utilizzare diversi metodi di campionamento, come il campionamento stratificato o a grappoli.

Le risposte del campione rappresentativo rifletteranno in modo accurato la popolazione più ampia. Di conseguenza, il team di sviluppo prodotto della catena di caffetterie potrà elaborare un programma fedeltà basato sui desideri dei clienti, che il team di marketing saprà poi collocare sul mercato con estrema precisione.

Considerati i numerosi casi d'uso della ricerca primaria, esistono varie tipologie di campionamento a seconda dei diversi obiettivi che si vogliono raggiungere. Tra i metodi di campionamento probabilistico rientrano la randomizzazione semplice, la randomizzazione stratificata, il campionamento a grappoli e il campionamento sistematico.

Gli aspetti fondamentali da conoscere sono:

Molte popolazioni possono essere suddivise in gruppi che non si sovrappongono, in base a caratteristiche che insieme rappresentano l'intera popolazione. Di solito questo permette di ottenere risultati più accurati rispetto alla randomizzazione semplice.

Gli aspetti essenziali da conoscere sono:

Al pari del campionamento stratificato, anche con il campionamento a grappoli la popolazione viene suddivisa in sottogruppi, chiamati appunto grappoli (o cluster). Ed è proprio qui la differenza tra i due diversi metodi di campionamento probabilistico. 

Nel campionamento a grappoli:

Il campionamento a grappoli è utilizzato dai ricercatori per ottenere un risparmio sui costi quando il sondaggio deve essere svolto su popolazioni di grandi dimensioni o geograficamente distribuite. Il metodo a grappolo, tuttavia, presenta un rischio di errore di campionamento più elevato, perché si suppone, senza però poterlo garantire, che ciascun grappolo rappresenti la popolazione totale.

Il campionamento sistematico, conosciuto anche come campionamento a intervalli, è simile al campionamento per randomizzazione semplice. 

Nel campionamento sistematico:

Il campionamento sistematico è più semplice di altri metodi perché prevede un processo di selezione molto chiaro, senza un generatore casuale di numeri. D'altro canto, la selezione risultante potrebbe non essere altrettanto casuale di quella operata con un generatore. 

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

La progettazione del campionamento è essenziale ai fini dell'efficacia della ricerca. Affinché il campione rifletta la popolazione target in generale, occorre allineare gli obiettivi della ricerca e i metodi di campionamento.

Nella scelta del metodo di campionamento, tieni conto di queste considerazioni:

Per i ricercatori che dispongono di meno risorse o di tempi ristretti, potrebbe essere più opportuno applicare un campionamento non probabilistico. Esaminiamo allora anche questa opzione.

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. 

I ricercatori applicano il campionamento non probabilistico per le ricerche esplorative e qualitative. La popolazione target spesso è composta da persone con specifiche competenze, esperienze o conoscenze.

Questo metodo di campionamento presenta un rischio di distorsione maggiore rispetto a quello probabilistico, poiché il campione non è selezionato casualmente. I membri di una popolazione non hanno le stesse probabilità di essere inclusi nel campione. La probabilità di alcuni membri di essere selezionati, infatti, sarà pari a zero. Ma, considerati i casi di applicazione di questo metodo, la dimensione del campione e i risultati non devono rappresentare l'intera popolazione.

Qual è dunque la differenza tra le due tipologie di campionamento?

Convincere le persone a rispondere a un sondaggio probabilistico può essere difficile se non sono interessate o se si aspettano una ricompensa. Il campionamento probabilistico, inoltre, può essere molto dispendioso in termini di tempo se non si dispone degli strumenti giusti per trovare e selezionare casualmente i rispondenti.

Molti di questi problemi possono essere risolti con il campionamento non probabilistico, che si basa comunque sulla teoria della probabilità e del campionamento per selezionare un campione appropriato.

Per il campionamento non probabilistico, i ricercatori hanno a disposizione diverse opzioni.

Il campionamento probabilistico offre diversi vantaggi. 

In particolare, il campionamento per randomizzazione semplice e il campionamento sistematico sono più facili da implementare e permettono di creare campioni accurati della popolazione.

Il campionamento stratificato riduce le distorsioni dovute ai pregiudizi dei ricercatori; il campionamento a grappolo limita la variabilità dello studio. Questi due metodi sono utili anche quando i ricercatori hanno scadenze strette.

Ogni approccio presenta un'insidia che può ostacolare il raggiungimento dell'obiettivo.

Definire le fasi del campionamento probabilistico non è poi così complicato, ma è necessario stabilire con chiarezza gli obiettivi. La pianificazione preliminare della ricerca e la definizione dei risultati desiderati consentono di decidere come formare il campione e per quali motivi.

Pensa a tutte le persone che ti interessa intervistare, 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 target. Pur avendo una buona base, per decidere la migliore strategia di selezione potresti dover trovare un compromesso tra costi, qualità e tempistiche.

Per un campionamento efficace è necessario prendersi il tempo necessario per perfezionare i metodi e applicare le pratiche migliori.

Nello specifico, nel campionamento probabilistico tutti devono avere la stessa possibilità di essere selezionati. Per evitare di escludere consapevolmente qualcuno dal campione, è bene fare attenzione alle scelte che impediscono la partecipazione di alcuni gruppi.

Consideriamo, per esempio, il caso in cui si intenda capire qual è l'opinione pubblica su una nuova legge sull'immigrazione in Italia. Se non si offre una versione in cinese del questionario, si escludono involontariamente le persone che parlano cinese. Il loro punto di vista è importante, quindi escludendo la loro partecipazione i risultati non rifletteranno la reale opinione pubblica.

Oltre ad accertarsi di includere i segmenti chiave, potrebbe essere necessario aumentare la dimensione del campione. Un campione più ampio può migliorare l'accuratezza e la rappresentatività dei risultati.

Per ottenere un campione più ampio, si possono ridurre al minimo le mancate risposte con azioni mirate, per esempio promemoria o incentivi. Per aumentare le probabilità che le persone rispondano al questionario, è anche possibile utilizzare i modelli per indagini di marketing.

Inoltre, il processo di campionamento può essere migliorato utilizzando nel sondaggio diversi tipi di domande per ottenere risposte significative dai partecipanti.

Svolgere un test preliminare con studi pilota può essere utile per individuare eventuali problemi che potrebbero ostacolare la partecipazione o influire sull'accuratezza, l'affidabilità e la portata generalizzante dei risultati.

Gli strumenti tecnologici possono aiutarti a garantire l'effettiva casualità della selezione, per evitare che eventuali distorsioni non evidenti influiscano sul campione. Per ottenere un campione casuale, puoi anche utilizzare un panel di indagine online.

Il campionamento probabilistico ti permette di trarre conclusioni su una popolazione target, ma per trovare le persone più adatte per la tua ricerca sono necessari un'attenta valutazione e a volte anche cospicue risorse. Se ti serve l'aiuto di esperti, affidati a SurveyMonkey Audience per raggiungere rapidamente le persone giuste.