Cos’è il campionamento di convenienza?
Definizione: Il campionamento di convenienza è definito come un metodo adottato dai ricercatori che raccolgono i dati delle ricerche di mercato da un gruppo di intervistati convenientemente disponibile. È la tecnica di campionamento più comunemente usata perché è incredibilmente rapida, semplice ed economica. In molti casi, i membri sono facilmente avvicinabili per far parte del campione.
I ricercatori usano varie tecniche di campionamento in situazioni in cui ci sono grandi popolazioni. Nella maggior parte dei casi, testare l’intera comunità è praticamente impossibile perché non è facile da raggiungere. I ricercatori usano il campionamento di convenienza in situazioni in cui non sono necessari ulteriori input per la ricerca principale. Non ci sono criteri richiesti per far parte di questo campione. Così, diventa incredibilmente semplificato includere elementi in questo campione. Tutti i componenti della popolazione sono ammissibili e dipendono dalla vicinanza del ricercatore per essere coinvolti nel campione.
Il ricercatore sceglie i membri semplicemente in base alla vicinanza e non considera se rappresentano l’intera popolazione o meno. Usando questa tecnica, può osservare abitudini, opinioni e punti di vista nel modo più semplice possibile.
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Un buon esempio di campionamento di convenienza è: Una nuova ONG vuole stabilirsi in 20 città. Seleziona le prime 20 città da servire in base alla vicinanza alla loro sede.
Applicazioni del campionamento di convenienza:
Il campionamento di convenienza è applicato da marchi e organizzazioni per misurare la percezione della loro immagine sul mercato. I dati vengono raccolti da potenziali clienti per capire questioni specifiche o gestire le opinioni su un prodotto appena lanciato. In alcuni casi, è l’unica opzione disponibile. Per esempio, uno studente universitario che lavora a un progetto e vuole capire il consumo medio di soda nel campus il venerdì sera, molto probabilmente chiamerà i suoi compagni e amici e chiederà quante lattine di soda consumano. Oppure può andare a una festa nelle vicinanze e condurre un facile sondaggio. C’è sempre la possibilità che la popolazione selezionata a caso non rappresenti accuratamente la popolazione di interesse, aumentando così le possibilità di bias.
Esempi di campionamento di convenienza:
Un esempio base di un metodo di campionamento di convenienza è quando le aziende distribuiscono i loro opuscoli promozionali e fanno domande in un centro commerciale o in una strada affollata con partecipanti selezionati a caso.
Le aziende usano questo metodo di campionamento per raccogliere informazioni per affrontare le questioni critiche derivanti dal mercato. Lo usano anche quando raccolgono feedback su una particolare caratteristica o su un prodotto appena lanciato dal campione creato.
Durante le fasi iniziali della ricerca per sondaggio, i ricercatori di solito preferiscono usare il campionamento di convenienza perché è veloce e facile da fornire risultati. Anche se molti statistici evitano di implementare questa tecnica, è vitale nelle situazioni in cui si intende ottenere approfondimenti in un periodo più breve o senza investire troppo denaro.
Per esempio, uno studente di marketing ha bisogno di ottenere un feedback sulla “portata del content marketing nel 2020”. Lo studente può creare rapidamente un sondaggio online, inviare un link a tutti i contatti del suo telefono, condividere un link sui social media e parlare con le persone che incontra quotidianamente, faccia a faccia.
I sei principali vantaggi dell’utilizzo del campionamento di convenienza
Ecco i vantaggi dell’adozione di un approccio di campionamento di convenienza:
- Raccogliere dati rapidamente: In situazioni in cui il tempo è un vincolo, molti ricercatori scelgono questo metodo per una rapida raccolta dei dati. Le regole per raccogliere elementi per il campione sono meno complicate rispetto a tecniche come il campionamento casuale semplice, il campionamento stratificato e il campionamento sistematico. A causa di questa semplicità, la raccolta dei dati richiede un tempo minimo.
- Poco costoso per creare campioni: Il denaro e il tempo investiti in altri metodi di campionamento probabilistico sono abbastanza grandi rispetto al campionamento di convenienza. Permette ai ricercatori di generare più campioni con meno o nessun investimento e in un breve periodo.
- Facile fare ricerca: Il nome di questa tecnica di indagine chiarisce come si formano i campioni. Gli elementi sono facilmente accessibili dai ricercatori e quindi, la raccolta di membri per il campione diventa facile.
- Basso costo: Il basso costo è una delle ragioni principali per cui i ricercatori adottano questa tecnica. Con un piccolo budget, i ricercatori – specialmente gli studenti – possono utilizzare il budget in altre aree del progetto.
- Campione prontamente disponibile: La raccolta dei dati è facile e accessibile. La maggior parte dei campionamenti di convenienza considera la popolazione a portata di mano. I campioni sono facilmente disponibili per il ricercatore. Non devono spostarsi troppo per la raccolta dei dati. Le quote sono soddisfatte rapidamente e la raccolta dei dati può iniziare anche in poche ore.
- Meno regole da seguire: Non è necessario passare attraverso una lista di controllo per filtrare i membri di un pubblico. Qui, la raccolta di informazioni e dati critici diventa semplice. Per esempio, se una ONG vuole fare un sondaggio sull’empowerment delle donne, può andare nelle scuole, nei college, negli uffici, ecc. nelle loro vicinanze e raccogliere risposte rapide.
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Come ridurre gli errori nel campionamento di convenienza?
Il modo migliore per ridurre gli errori nel campionamento di convenienza è quello di usarlo insieme al campionamento probabilistico. Dal momento che è di solito distorto, il campionamento probabilistico ottiene il parametro di misura con esso per mantenere questo bias sotto controllo.
Dopo aver ricevuto una discreta idea di questo bias utilizzando il campionamento probabilistico, il ricercatore può utilizzare sia il campionamento di convenienza che le tecniche di campionamento probabilistico per trarre una stima più accurata. L’aspetto probabilistico utilizzato, insieme al campionamento di convenienza, dovrà essere abbastanza potente per superarlo. Il bias può rendere inutile l’intero campione, e questa è l’ultima cosa di cui un ricercatore ha bisogno. Questa distorsione può essere ridotta o eliminata includendo il campionamento di probabilità.
Come analizzare in modo efficiente i dati del campionamento di convenienza?
Qui ci sono tre rapidi suggerimenti per analizzare in modo efficiente i dati del campionamento di convenienza. È meglio usare il campionamento probabilistico, ma quando questo non è possibile, ecco tre trucchi da tenere a mente.
- Prendere più campioni. Ti aiuta a produrre risultati affidabili.
- Ripeti il sondaggio per capire se i tuoi risultati rappresentano veramente la popolazione.
- Per un campione di grandi dimensioni, prova la convalida incrociata per metà dei dati. Poi confronta i risultati con l’altra metà dei dati
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