Campionamento per cluster: cos’è e come funziona
Il campionamento per cluster è un tipo di campionamento probabilistico non casuale che utilizza gruppi di individui. Un cluster è un insieme di persone che condividono proprietà simili – quali l’età, il sesso, il reddito, la razza – che sono di interesse per l’indagine. I cluster sono scelti a caso, e quindi ogni unità all’interno di un cluster è soggetta a una selezione casuale.
Il campionamento per cluster è utile quando è difficile o costoso ottenere un elenco completo di elementi. Un vantaggio di questo metodo di campionamento è che consente di ottenere un campione rappresentativo in una frazione del tempo e dei costi necessari per ottenere un campione casuale semplice. Tuttavia, ci sono alcuni svantaggi da considerare, come la possibilità di sovrastimare l’effetto di un trattamento o di un’interazione.
Esempi di campionamento per cluster
Ecco alcuni esempi di campionamento per cluster:
- Una ricerca sui comportamenti sessuali degli adolescenti utilizzando un campione per cluster potrebbe scegliere scuole come cluster. Quindi, all’interno di ogni scuola, un certo numero di studenti verrebbe scelto a caso come campione.
- Uno studio sulle abitudini alimentari di una popolazione potrebbe scegliere le famiglie come cluster. Quindi, all’interno di ogni famiglia, un certo numero di membri verrebbe scelto a caso come campione.
- Una ricerca sull’uso di un prodotto da parte di una popolazione potrebbe scegliere i quartieri come cluster. Quindi, all’interno di ogni quartiere, un certo numero di residenti verrebbe scelto a caso come campione.
Inoltre, il campionamento per cluster è spesso usato in ricerche epidemiologiche, come ad esempio uno studio sullo stile di vita e le patologie cardiovascolari.
Vantaggi e svantaggi del campionamento per cluster
I vantaggi del campionamento per cluster includono:
- È un modo economico per ottenere un campione rappresentativo.
- Elimina la necessità di avere un elenco di elementi.
Gli svantaggi del campionamento per cluster includono:
- Può portare a una sovrastima dell’effetto di un trattamento o di un’interazione.
- Può portare a una sottostima delle differenze tra i cluster.
Il campionamento per cluster è una tecnica di campionamento utile per le ricerche in cui non è disponibile un elenco completo degli elementi da campionare. Tuttavia, è importante considerare i vantaggi e gli svantaggi prima di decidere di utilizzarlo.
Fonte: Wikipedia