Supponiamo che tu sia un dirigente di marketing che cerca di capire il modo migliore per pubblicizzare una nuova barretta di cioccolato. Hai tre potenziali slogan tra cui scegliere e vuoi provarli. Ovviamente, non puoi testare gli slogan su tutti nel mondo, quindi devi selezionare una popolazione campione per il test. Una tecnica comune per il campionamento delle persone è chiamata "campionamento casuale semplice".
Campioni casuali e rappresentativi
Il campionamento casuale semplice significa che ogni membro della popolazione ha la stessa possibilità di essere incluso nello studio. Nell'esempio delle barrette di cioccolato, ciò significa che se l'ambito della tua popolazione di studio è l'intero Stati Uniti, un'adolescente del Maine avrebbe le stesse possibilità di essere inclusa come nonna in Arizona. Questo è un grande vantaggio, perché un campione veramente casuale sarà più rappresentativo della popolazione. Se selezioni casualmente, ci sono meno possibilità di bias di campionamento. È molto improbabile che tu finisca per parlare solo con uomini bianchi, ad esempio, il che potrebbe portare a conclusioni improprie sullo slogan migliore.
Facile in popolazioni piccole e definite
Se sei un dirigente di marketing interessato a vendere la tua barretta di cioccolato solo in una specifica scuola superiore, il semplice campionamento casuale ha un altro grande vantaggio: sarà molto facile. Il campionamento casuale è molto conveniente quando si lavora con piccole popolazioni che sono già state identificate ed elencate. In una scuola superiore, ad esempio, la popolazione sarebbe l'elenco degli studenti iscritti del preside. Per prelevare un campione casuale, tutto ciò che devi fare è numerare gli studenti elencati e utilizzare un generatore di numeri casuali per selezionarne alcuni per lo studio. Naturalmente, i tuoi risultati ti direbbero solo quanto bene lo slogan ha funzionato in quel liceo, non in tutto il paese.
Difficoltà con grandi popolazioni
L'utilità del campionamento casuale semplice con popolazioni piccole è in realtà uno svantaggio con popolazioni grandi. Per dare a ogni membro della popolazione le stesse possibilità di inclusione in un sondaggio, è necessario disporre di un elenco completo e accurato dei membri della popolazione, e questo non è possibile in un'intera nazione o nel mondo. Anche se avessi una lista perfetta, sarebbe molto difficile contattare le nonne in Arizona e gli adolescenti nel Maine. Di conseguenza, il campionamento casuale semplice è raramente semplice e spesso richiede tempo e noia.
Segmenti di popolazione mancanti
Il semplice campionamento casuale può darti un'immagine molto accurata di come il tuo slogan si comporta con la persona media, ma non ti darà informazioni dettagliate su gruppi specifici di persone. Ad esempio, supponi di voler sapere come funzionano gli slogan delle tue caramelle con uomini single che giocano a tennis di età compresa tra 18 e 45 anni. Un semplice campione casuale dell'intera popolazione potrebbe includerne solo uno o due, quindi non ti dirà nulla. Per ottenere tali informazioni, avresti bisogno di una tecnica diversa, come il campionamento intenzionale.