Comprensione dei campioni stratificati e come realizzarli

Un campione stratificato è quello che garantisce che i sottogruppi (strati) di una data popolazione siano adeguatamente rappresentati all'interno del tutto popolazione campione di uno studio di ricerca. Ad esempio, si potrebbe dividere un campione di adulti in sottogruppi per età, come 18–29, 30–39, 40–49, 50–59 e 60 e oltre. Per stratificare questo campione, il ricercatore dovrebbe quindi selezionare casualmente quantità proporzionali di persone per ogni fascia d'età. Questa è una tecnica di campionamento efficace per studiare come una tendenza o un problema potrebbe differire tra i sottogruppi.

È importante sottolineare che gli strati utilizzati in questa tecnica non devono sovrapporsi, perché se lo facessero, alcuni individui avrebbero maggiori possibilità di essere selezionati rispetto ad altri. Ciò creerebbe un campione distorto che pregiudicherebbe la ricerca e renderebbe i risultati non valido.

Alcuni degli strati più comuni utilizzati nel campionamento casuale stratificato includono età, genere, religione, razza, livello di istruzione, stato socioeconomicoe nazionalità.

Esistono molte situazioni in cui i ricercatori sceglierebbero un campionamento casuale stratificato rispetto ad altri tipi di campionamento. Innanzitutto, viene utilizzato quando il ricercatore desidera esaminare sottogruppi all'interno di una popolazione. I ricercatori usano anche questa tecnica quando vogliono osservare le relazioni tra due o più sottogruppi o quando vogliono esaminare i rari estremi di una popolazione. Con questo tipo di campionamento, il ricercatore garantisce che i soggetti di ciascun sottogruppo sono inclusi nel campione finale, mentre è semplice campionamento Casuale non garantisce che i sottogruppi siano rappresentati in modo uguale o proporzionale all'interno del campione.

Nel campionamento casuale stratificato proporzionale, la dimensione di ogni strato è proporzionata alla dimensione della popolazione degli strati quando esaminata nell'intera popolazione. Ciò significa che ogni strato ha la stessa frazione di campionamento.

Ad esempio, supponiamo che tu abbia quattro strati con dimensioni della popolazione di 200, 400, 600 e 800. Se si sceglie una frazione di campionamento di ½, ciò significa che è necessario campionare casualmente 100, 200, 300 e 400 soggetti da ogni strato rispettivamente. La stessa frazione di campionamento viene utilizzata per ogni strato indipendentemente dalle differenze nelle dimensioni della popolazione degli strati.

Nel campionamento casuale stratificato sproporzionato, i diversi strati non hanno le stesse frazioni di campionamento reciproche. Ad esempio, se i tuoi quattro strati contengono 200, 400, 600 e 800 persone, puoi scegliere di avere frazioni di campionamento diverse per ogni strato. Forse il primo strato con 200 persone ha una frazione di campionamento di ½, risultando in 100 persone selezionate per il campione, mentre l'ultimo strato con 800 persone ha una frazione di campionamento di ¼, risultando in 200 persone selezionate per il campione.

La precisione dell'utilizzo di campionamenti casuali stratificati sproporzionati dipende fortemente dalle frazioni di campionamento scelte e utilizzate dal ricercatore. Qui, il ricercatore deve essere molto attento e sapere esattamente cosa stanno facendo. Gli errori compiuti nella scelta e nell'uso delle frazioni di campionamento potrebbero comportare uno strato sovrarappresentato o sottorappresentato, con risultati distorti.

L'uso di un campione stratificato otterrà sempre una maggiore precisione rispetto a un semplice campione casuale, a condizione che gli strati sono stati scelti in modo tale che i membri dello stesso strato siano quanto più simili possibile in termini di caratteristica di interesse. Maggiore è la differenza tra gli strati, maggiore è il guadagno in precisione.

Amministrativamente, è spesso più conveniente stratificare un campione che selezionare un semplice campione casuale. Ad esempio, gli intervistatori possono essere formati su come affrontare al meglio un'età o un gruppo etnico particolare, mentre altri sono formati sul modo migliore per affrontare un'età o un gruppo etnico diverso. In questo modo gli intervistatori possono concentrarsi e perfezionare un piccolo insieme di competenze ed è meno tempestivo e costoso per il ricercatore.

Un campione stratificato può anche avere dimensioni inferiori rispetto a semplici campioni casuali, il che può far risparmiare molto tempo, denaro e sforzi ai ricercatori. Questo perché questo tipo di tecnica di campionamento ha un'alta precisione statistica rispetto al semplice campionamento casuale.

Un vantaggio finale è che un campione stratificato garantisce una migliore copertura della popolazione. Il ricercatore ha il controllo sui sottogruppi inclusi nel campione, mentre un semplice campionamento casuale non garantisce che un tipo di persona venga incluso nel campione finale.

Uno dei principali svantaggi del campionamento stratificato è che può essere difficile identificare gli strati appropriati per uno studio. Un secondo svantaggio è che è più complesso organizzare e analizzare i risultati rispetto al semplice campionamento casuale.

Aggiornato da Nicki Lisa Cole, Ph. D.