Esempio casuale semplice: vantaggi e svantaggi
UN campione casuale semplice viene utilizzato dai ricercatori per misurare statisticamente un sottoinsieme di individui selezionati da un gruppo più ampio o popolazione per approssimare una risposta dall'intero gruppo. Questo metodo di ricerca ha sia vantaggi che svantaggi.
Esempio casuale semplice: una panoramica
A differenza di altre forme di tecniche di indagine, il campionamento casuale semplice è un approccio imparziale per raccogliere le risposte da un grande gruppo. Sebbene ci siano vantaggi distinti nell'usare un semplice campione casuale nella ricerca, ha degli svantaggi intrinseci. Questi svantaggi includono il tempo necessario per raccogliere l'elenco completo di una popolazione specifica, il capitale necessario per recuperare e contattare quell'elenco e la distorsione che potrebbe verificarsi quando il set di campioni non è abbastanza grande da rappresentare adeguatamente l'intero popolazione.
Vantaggi di un semplice campione casuale
Il campionamento casuale offre due vantaggi primari.
Mancanza di pregiudizi
Poiché gli individui che compongono il sottoinsieme del gruppo più ampio vengono scelti a caso, ogni individuo nell'insieme della popolazione più ampia ha la stessa probabilità di essere selezionato. Questo crea, nella maggior parte dei casi, un sottoinsieme equilibrato che porta il maggior potenziale per rappresentare il gruppo più ampio nel suo insieme.
Semplicità
Come suggerisce il nome, produrre un semplice campione casuale è molto meno complicato di altri metodi, ad esempio campionamento casuale stratificato. Come accennato, gli individui del sottoinsieme vengono selezionati casualmente e non ci sono passaggi aggiuntivi.
Per garantire che non si verifichino distorsioni, i ricercatori devono acquisire risposte da un numero adeguato di intervistati, il che potrebbe non essere possibile a causa di vincoli di tempo o di budget.
Svantaggi di un semplice campione casuale
Gli svantaggi di questo metodo di ricerca includono:
Difficoltà ad accedere agli elenchi della popolazione completa
Nel campionamento casuale semplice, una misura statistica accurata di una vasta popolazione può essere ottenuta solo quando è disponibile un elenco completo dell'intera popolazione da studiare. In alcuni casi, i dettagli su una popolazione di studenti di un'università o di un gruppo di dipendenti di un'azienda specifica sono accessibili tramite l'organizzazione che collega ciascuna popolazione.
Punti chiave
- Un semplice campione casuale è uno dei metodi utilizzati dai ricercatori per scegliere un campione da una popolazione più ampia.
- I principali vantaggi includono la sua semplicità e la mancanza di pregiudizi.
- Tra gli svantaggi vi sono la difficoltà di accedere a un elenco di una popolazione più ampia, il tempo, i costi e il pregiudizio che può ancora verificarsi in determinate circostanze.
Tuttavia, l'accesso all'intero elenco può presentare delle sfide. Alcune università o college non sono disposti a fornire un elenco completo di studenti o docenti per la ricerca. Allo stesso modo, aziende specifiche potrebbero non essere disposte o in grado di fornire informazioni sui gruppi di dipendenti a causa delle politiche sulla privacy.
Richiede tempo
Quando non è disponibile un elenco completo di una popolazione più ampia, gli individui che tentano di condurre un semplice campionamento casuale devono raccogliere informazioni da altre fonti. Se disponibili pubblicamente, è possibile utilizzare elenchi di sottoinsiemi più piccoli per ricreare un elenco completo di una popolazione più ampia, ma questa strategia richiede tempo per essere completata. Le organizzazioni che conservano i dati su studenti, dipendenti e singoli consumatori spesso impongono un lungo recupero processi che possono bloccare la capacità di un ricercatore di ottenere le informazioni più accurate sull'intera popolazione impostato.
Costi
Oltre al tempo necessario per raccogliere informazioni da varie fonti, il processo può costare a un'azienda oa un individuo una notevole quantità di capitale. Il recupero di un elenco completo di una popolazione o di elenchi di sottoinsiemi più piccoli da un fornitore di dati di terze parti può richiedere il pagamento ogni volta che vengono forniti i dati. Se il campione non è sufficientemente ampio da rappresentare le opinioni dell'intera popolazione durante il primo ciclo di campionamento casuale semplice, acquistare elenchi o database aggiuntivi per evitare un errore di campionamento può essere proibitivo.
Bias nella selezione del campione
Sebbene il semplice campionamento casuale sia inteso come un approccio imparziale al rilevamento, bias di selezione del campione può verificarsi. Quando un campione della popolazione più ampia non è sufficientemente inclusivo, la rappresentazione dell'intera popolazione è distorta e richiede tecniche di campionamento aggiuntive.