Il campionamento è un metodo di ricerca in cui i sottogruppi vengono selezionati da un gruppo più ampio noto come popolazione target. Si studiano i sottogruppi o campioni. Se il campione viene scelto correttamente, i risultati possono essere utilizzati per rappresentare la popolazione target. La probabilità proporzionale alla dimensione (PPS) tiene conto delle diverse dimensioni del campione. Questo aiuta a evitare di sottorappresentare un sottogruppo in uno studio e produce risultati più accurati.
Probabilità proporzionale alla taglia
Quando vengono utilizzati campioni di sottogruppi di dimensioni diverse e il campionamento viene effettuato con la stessa probabilità, le possibilità di selezionare un membro da un gruppo numeroso sono inferiori rispetto alla selezione di un membro da un gruppo più piccolo gruppo. Questo è noto come probabilità proporzionale alla dimensione (PPS). Ad esempio, se un campione avesse 20.000 membri, la probabilità che un membro venga selezionato sarebbe 1/20000 o 0,005 percento. Se un altro campione avesse 10.000 membri, la possibilità che un membro venga selezionato sarebbe 1/10000 o 0,01%.
Classificazioni dei metodi di campionamento
I metodi di campionamento sono classificati come probabilità o non probabilità. I campioni non probabilistici vengono selezionati in modo non casuale, ma con una probabilità sconosciuta che venga selezionato un particolare membro della popolazione. I campioni di probabilità hanno una probabilità nota diversa da zero di essere selezionati.
Errore di campionamento
Può esserci una differenza tra i risultati ottenuti utilizzando il campione e la popolazione target. Questa differenza è nota come errore di campionamento. Il campionamento non può essere misurato nel campionamento non probabilistico. Può essere misurato nel campionamento probabilistico. Quando vengono riportati i risultati di uno studio, includono l'intervallo più o meno dell'errore di campionamento.
Ponderazione
Se la dimensione del campione non può essere equalizzata, è possibile utilizzare un fattore o un peso per equalizzare l'importanza relativa di un membro nello studio. Se è stato utilizzato l'esempio di campioni con 10.000 membri e 20.000 membri, un membro del campione di 10.000 può essere moltiplicato per un fattore 1X, mentre un membro del campione di 20.000 può essere moltiplicato per 2X. Ciò comporterebbe un valore o un peso uguale per ciascun membro nonostante una diversa probabilità dei membri essere selezionato.rnrnIl bias di campionamento è il risultato di un sottogruppo che è sottorappresentato in uno studio a causa della sua minore dimensione. La ponderazione può essere utilizzata per ridurre la distorsione del campione. PPS è autoponderante grazie alla differenza nella dimensione del campione.
Campionamento a grappolo
Anche quando viene utilizzato il PPS, è necessario un metodo per suddividere una popolazione target in sottogruppi. I membri dei sottogruppi possono essere selezionati da condizioni preesistenti come la loro appartenenza a un gruppo. Questo è noto come campionamento a grappolo.
Combinazione di metodi di campionamento
PPS può essere combinato con altri metodi di selezione dei campioni. Ad esempio, il raggruppamento potrebbe essere utilizzato quando i membri dei sottogruppi sono già stati assegnati a un sottogruppo come un'unità militare. Quindi la stratificazione potrebbe essere utilizzata in modo che i dati demografici come il rango fossero equamente distribuiti. Infine, il campionamento casuale semplice (SRS) potrebbe essere utilizzato per evitare distorsioni del campione. PPS può quindi essere utilizzato per lo studio.