Che cos’è un campione rappresentativo?
Definizione del campione rappresentativo: un campione rappresentativo è definito come una piccola quantità o un sottoinsieme di qualcosa di più grande. Rappresenta le stesse proprietà e proporzioni come quella di una popolazione più grande.
Ad esempio, si consideri un marchio che sta per lanciare un nuovo prodotto in una città degli Stati Uniti. Sarà praticamente impossibile inviare un sondaggio per raccogliere informazioni sulle caratteristiche del prodotto da ogni persona in città., Pertanto, i ricercatori raccolgono un piccolo campione di persone che rappresenteranno la popolazione della città e un sondaggio può essere distribuito a loro per gestire il loro feedback sul prodotto. Questo campione è chiamato campione rappresentativo.
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Un campione rappresentativo potrebbe essere persone o anche sostanze chimiche in studi scientifici che possono essere testati in laboratorio per analizzare il risultato di una particolare reazione chimica., Tuttavia, in questo blog, ci concentreremo sulle persone e capire l’importanza di un campione rappresentativo della popolazione nella ricerca di mercato e altri aspetti utili è.
Perché è necessario utilizzare un campione rappresentativo nella ricerca?
Un campione rappresentativo consente ai ricercatori di astrarre le informazioni raccolte a una popolazione più ampia. La maggior parte delle ricerche di mercato e degli studi psicologici non sono adatti in termini di tempo, denaro e risorse per raccogliere dati su tutti. È praticamente impossibile raccogliere dati da ogni persona, specialmente per una grande popolazione come un intero paese.,
La buona notizia è, “non c’è bisogno di farlo!”. Ciò che è più importante qui è ottenere un buon campione rappresentativo, in modo che la stragrande maggioranza del tuo tempo ed energia vada a ottenere risposte da un piccolo gruppo di persone che rappresenteranno una popolazione più ampia.
Di volta in volta, gli studi di ricerca hanno impiegato un gruppo più piccolo di persone per condurre studi, raccogliere dati e analizzare i risultati. Comprendiamo l’importanza di un campione rappresentativo per studi di ricerca significativi.,
Importanza di un campione rappresentativo per studi di ricerca pratici
- Un campione rappresentativo lavorerà a tuo favore per effettuare ricerche di mercato di successo. Potete immaginare di dover intervistare tutte le persone in un paese o anche una città? Suonerebbe il piano più impraticabile, essere troppo complicato e richiedere molto tempo.
- Un campione rappresentativo è un piccolo numero di persone che riflettono un gruppo più ampio nel modo più accurato possibile., Quindi possiamo applicare, ad esempio, un sondaggio online a un campione della popolazione che cerca di essere il più rappresentativo della nostra popolazione target.
- Non avremo risultati migliori se, ad esempio, inviamo un sondaggio senza tenere conto della rappresentatività, e non sappiamo chi risponde e se i risultati rappresentano l’opinione del nostro pubblico di destinazione.
- Se non abbiamo rappresentatività, infatti, avremo dati che non ci serviranno affatto., Dobbiamo garantire che il campione porti le caratteristiche che ci interessano per l’indagine.
- Prendi in considerazione che avremo sempre un pregiudizio nel campione perché ci saranno sempre persone che non risponderanno al sondaggio a causa di vari motivi o risponderanno in modo incompleto. In questo caso, non possiamo ottenere completamente i dati di cui abbiamo bisogno. Ora per quanto riguarda la dimensione del campione, maggiore è la dimensione del campione, è più probabile che rappresenti da vicino la popolazione più ampia.,
- Un ampio campione rappresentativo ci dà maggiore certezza che le persone incluse sono quelle di cui abbiamo bisogno, e riduciamo anche ogni possibile pregiudizio. Pertanto, se vogliamo evitare imprecisioni nelle nostre indagini, dobbiamo avere campioni rappresentativi ed equilibrati.
Come costruire un campione rappresentativo
I ricercatori utilizzano due metodi per costruire campioni rappresentativi – campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico
1., Campionamento probabilistico: il campionamento probabilistico è una tecnica in cui un ricercatore sceglie un campione da una popolazione più ampia utilizzando un metodo basato sulla teoria della probabilità. Affinché un partecipante sia considerato un campione di probabilità, deve essere selezionato utilizzando una selezione casuale.
Se useremo il campionamento probabilistico per ottenere un campione rappresentativo, il campionamento casuale semplice è la scelta migliore. La scelta del campione viene effettuata a caso, il che garantisce che ogni membro della popolazione avrà la stessa probabilità di selezione e inclusione nel gruppo campione.
2., Campionamento non probabilistico: il campionamento non probabilistico è una tecnica di campionamento in cui il ricercatore seleziona i campioni in base al giudizio soggettivo del ricercatore piuttosto che alla selezione casuale. Nel campionamento non probabilistico, non tutti i membri della popolazione hanno la possibilità di partecipare allo studio, a differenza del campionamento probabilistico, in cui ogni membro della popolazione ha una possibilità nota di essere selezionato.,
Conoscere le caratteristiche demografiche del campione selezionato aiuterà indubbiamente a limitare il profilo del campione desiderato e definire le variabili che ci interessano, come sesso, età, luogo di residenza, ecc. Conoscendo questi criteri, prima di ottenere le informazioni, possiamo avere il controllo per creare un campione rappresentativo che sia efficiente. Dobbiamo evitare di avere un campione che non rifletta la popolazione target. L’idea è di avere i dati più accurati possibili per il successo del nostro progetto.,
Evitare errori di campionamento per una migliore rappresentazione
Quando un campione non è rappresentativo, avremo un errore di campionamento noto come margine di errore. Se vogliamo avere un campione rappresentativo di 100 dipendenti, dobbiamo scegliere un numero simile di uomini e donne. Ad esempio, se abbiamo un campione incline a un genere specifico, avremo un errore nel campione.
La dimensione del campione è essenziale, ma non garantisce che rappresenti accuratamente la popolazione di cui abbiamo bisogno., Più delle dimensioni, la rappresentatività è correlata al frame di campionamento, ovvero all’elenco da cui vengono selezionate le persone, ad esempio parte di un sondaggio. Pertanto, dobbiamo fare attenzione che le persone del nostro pubblico di destinazione siano incluse in tale elenco per dire che si tratta di un campione rappresentativo.
Esempio di campione rappresentativo
Un gruppo di cittadini che rappresenta l’intero paese è designato come campione rappresentativo a livello nazionale. I ricercatori lo usano per riflettere e proiettare la realtà nazionale. Possono essere preferenze di qualsiasi tipo, comportamento o profili socio-demografici.,
Al suo meglio, il campione rappresentativo darà l’impressione di essere la popolazione totale, indipendentemente dal suo aspetto. Il numero di uomini contro le donne deve corrispondere alle proporzioni nazionali, la percentuale in ogni fascia di età o ogni regione corrisponderà esattamente alla popolazione, eccetera. Nelle misure non demografiche (come la proprietà del prodotto o la segmentazione psicografica), il campione deve corrispondere alla popolazione.,
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Prendiamo l’esempio dell’età: se il ricercatore imposta quote da 16 a 34, da 35 a 54 o superiori a 55, il campione sarà rappresentato all’interno di queste proporzioni. Ma se analizza gamme di età 16 a 20, 21 a 30, 31 a 40, eccetera., non c’è garanzia che il campione rimarrà corretto.
La misura in cui è possibile il controllo delle quote in un campione dipende dalle dimensioni del campione e dai dati di riferimento disponibili in un’indagine. Sei periodi di età, due generi e 15 regioni creano una griglia di 180 celle., Se la dimensione del campione è solo 100, non è possibile riempire tutte le celle. Anche con una dimensione del campione più grande, una sezione può richiedere solo mezza persona e quindi non avrà i dati in essa contenuti.
La ponderazione può essere utilizzata per rendere un campione più rappresentativo. In alternativa alle celle interlacciate, le celle di quota possono essere strutturate in modo indipendente. Lo svantaggio qui è che potrebbero esserci considerevoli “lacune” nel campione. Se tutti i giovani sono uomini, ad esempio, non sarà possibile utilizzare la ponderazione per correggere le lacune.