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Il campionamento casuale è una tecnica in cui ogni persona ha la stessa probabilità di essere selezionata. In parole povere, un campione casuale è un sottoinsieme di individui selezionati casualmente dai ricercatori per rappresentare un intero gruppo. L’obiettivo è ottenere un campione di persone rappresentativo della popolazione più ampia.
Ciò implica la determinazione della popolazione target, la determinazione del numero di partecipanti necessari e la successiva selezione dei partecipanti in modo che tutti abbiano le stesse possibilità di essere selezionati in modo casuale.
Indice
A colpo d’occhio
Il campionamento casuale è importante in psicologia perché aiuta a garantire che i campioni di ricerca siano rappresentativi dell’intero gruppo. Questo metodo di campionamento può ridurre la distorsione, ma può anche essere costoso e richiedere molto tempo per essere eseguito.
Conoscere meglio il funzionamento del campionamento casuale può aiutarti nei tuoi studi e aiutarti a comprendere meglio come funziona la ricerca e cosa potrebbe significare per la popolazione più ampia.
Esempio di campionamento casuale in psicologia
Ad esempio, se i ricercatori fossero interessati a conoscere il consumo di alcol tra gli studenti universitari negli Stati Uniti, la popolazione più ampia (in altre parole, il “gruppo di interesse”) sarebbe composta da tutti i ragazzi di ogni college e università del Paese.
Sarebbe praticamente impossibile intervistare ognuna di queste persone per scoprire se bevono, che tipo di alcol bevono, con quale frequenza, in quali circostanze, quanto (una o due birre a settimana contro abbastanza da ubriacarsi ogni fine settimana) e così via.
Invece di intraprendere un compito così monumentale, gli scienziati selezioneranno un campione casuale di studenti universitari che rappresenti l’intera popolazione universitaria.
Tipi di campionamento casuale in psicologia
Il campionamento casuale può avvenire in diversi modi:
- Il campionamento casuale semplice prevede di avere un elenco di ciascun membro della popolazione target. A ogni persona viene assegnato un numero, e poi il numero necessario di partecipanti viene scelto casualmente usando un metodo di lotteria.
- Il campionamento casuale stratificato prevede la suddivisione dei membri della popolazione target in gruppi omogenei in base a specifiche caratteristiche di interesse (come età, sesso, diagnosi, ecc.) e quindi l’estrazione di un campione casuale da ciascun sottogruppo.
- Il campionamento casuale a grappolo comporta la suddivisione della popolazione più ampia in cluster più piccoli che siano rappresentativi del gruppo più ampio. I ricercatori estraggono quindi un numero casuale di cluster da includere nel campione.
- Il campionamento casuale sistematico comporta l’utilizzo di un metodo di campionamento sistematico, ad esempio selezionando un membro ogni 15 del gruppo da includere nel campione.
Come i ricercatori creano campioni casuali
Il campionamento casuale può essere costoso e richiedere molto tempo. Tuttavia, questo approccio alla raccolta di dati per la ricerca offre la migliore possibilità di mettere insieme un campione imparziale che sia veramente rappresentativo di un intero gruppo nel suo complesso.
Tornando allo studio immaginario sul consumo di alcol tra gli studenti universitari, ecco come potrebbe funzionare il campionamento casuale:
Determinare la popolazione totale
Secondo il National Center for Education Statistics (NCES), nel 2020 circa 19,7 milioni di studenti erano iscritti a college e università statunitensi, le statistiche più recenti disponibili. Questi 20 milioni di individui rappresentano la popolazione totale da studiare.
Determinare le caratteristiche della popolazione
Per estrarre un campione casuale di questo gruppo, tutti gli studenti devono avere le stesse possibilità di essere selezionati. Ad esempio, gli scienziati che conducono lo studio dovrebbero assicurarsi che il campione includa la stessa percentuale di uomini e donne della popolazione più ampia.
Secondo le statistiche NCES, 11,3 milioni della popolazione totale di studenti universitari sono donne e 8,5 milioni sono uomini. Il gruppo campione dovrebbe riflettere questo stesso rapporto tra donne e uomini.
Rappresentare tutte le caratteristiche nel campione casuale
Oltre al genere, i ricercatori vorrebbero ripetere lo stesso procedimento anche per altre caratteristiche, come razza, background culturale, anno scolastico, stato socioeconomico e così via, a seconda dello scopo specifico dello studio.
Ad esempio, se volessero concentrarsi sul consumo di alcol tra gli studenti asiatici, creerebbero un campione casuale composto solo da studenti asiatici. Allo stesso modo, se lo studio fosse incentrato su quanto bevono gli studenti durante la settimana, creerebbero un questionario o un altro metodo per trovare solo i ragazzi che bevono nei giorni feriali per la loro ricerca.
Pro e contro del campionamento casuale in psicologia
Il vantaggio più significativo del campionamento casuale è che aiuta a ridurre il rischio di bias. I ricercatori suggeriscono anche che può migliorare l’analisi statistica e consentire loro di quantificare le non risposte.
Lo svantaggio maggiore del campionamento casuale è che può essere difficile ottenerlo.
Questo tipo di campionamento tende a essere più costoso in termini di denaro, tempo e risorse. Per questo motivo, i ricercatori a volte devono utilizzare altri metodi di campionamento.
Cosa significa per te
Quando leggi uno studio sulla salute basato su un campione casuale, tieni presente che i risultati non si basano su ogni singola persona nella popolazione che soddisfa determinati criteri, ma su un sottoinsieme di soggetti scelti per rappresentarli. Questo dovrebbe aiutarti a mettere lo studio in prospettiva.