Differenza tra campionamento di probabilità e non probabilità

2019

Campionamento significa selezionare un particolare gruppo o campione per rappresentare l'intera popolazione. I metodi di campionamento sono divisi principalmente in due categorie campionamento probabilistico e campionamento non probabilistico. Nel primo caso, ciascun membro ha un'opportunità fissa e nota di appartenere al campione, mentre nel secondo caso, non vi è alcuna probabilità specifica che un individuo faccia parte del campione.

Per un laico, questi due concetti sono uguali, ma in realtà sono diversi nel senso che nel campionamento probabilistico ogni membro della popolazione ottiene una buona possibilità di selezione che non è nel caso del campionamento non probabilistico . Altre importanti differenze tra la probabilità e il campionamento non probabilistico sono riportate nell'articolo seguente.

Grafico comparativo

Base per il confronto	Campionamento di probabilità	Campionamento non probabilistico
Senso	Il campionamento della probabilità è una tecnica di campionamento, in cui i soggetti della popolazione ottengono una pari opportunità per essere selezionati come campione rappresentativo.	Il campionamento non probabilistico è un metodo di campionamento in cui non è noto quale individuo della popolazione sarà selezionato come campione.
In alternativa noto come	Campionamento Casuale	Campionamento non casuale
Base della selezione	A caso	arbitrariamente
Opportunità di selezione	Risolto e conosciuto	Non specificato e sconosciuto
Ricerca	conclusivo	esplorativa
Risultato	Imparziale	Parziale
Metodo	Obbiettivo	Soggettivo
inferenze	statistico	Analitico
Ipotesi	Provato	generated

Definizione del campionamento di probabilità

Nella statistica, il campionamento probabilistico si riferisce al metodo di campionamento in cui tutti i membri della popolazione hanno una pre-specificata e una pari possibilità di essere parte del campione. Questa tecnica si basa sul principio di randomizzazione, in cui la procedura è progettata in modo tale da garantire che ogni individuo della popolazione abbia un'opportunità di selezione uguale. Questo aiuta a ridurre la possibilità di pregiudizi.

I ricercatori possono utilizzare inferenze statistiche utilizzando questa tecnica, ovvero il risultato ottenuto può essere generalizzato dal campione esaminato alla popolazione target. I metodi di campionamento probabilistico sono forniti di seguito:

Campionamento casuale semplice
Campionamento stratificato
Campionamento a grappolo
Campionamento sistematico

Definizione del campionamento non probabilistico

Quando in un metodo di campionamento, a tutti gli individui dell'universo non viene data uguale opportunità di diventare parte del campione, si dice che il metodo sia un campionamento non probabilistico. Con questa tecnica in quanto tale, non vi è alcuna probabilità collegata all'unità della popolazione e la selezione si basa sul giudizio soggettivo del ricercatore. Pertanto, le conclusioni tratte dal campionatore non possono essere dedotte dal campione all'intera popolazione. I metodi di campionamento non probabilistico sono elencati di seguito:

Praticità di campionamento
Campionamento delle quote
Judgment o Purposive Sampling
Campionamento di palle di neve

Differenze chiave tra campionamento di probabilità e non probabilità

Le differenze significative tra il campionamento di probabilità e quello non probabilistico

La tecnica di campionamento, in cui i soggetti della popolazione ottengono una pari opportunità di essere selezionati come campione rappresentativo, è nota come campionamento probabilistico. Un metodo di campionamento in cui non è noto quale individuo della popolazione sarà scelto come campione, è chiamato campionamento non probabilistico.
La base del campionamento probabilistico è la casualità o il caso, quindi è anche noto come campionamento casuale. Al contrario, nella tecnica di randomizzazione con campionamento non probabilistico non viene applicata la selezione di un campione. Quindi è considerato come campionamento non casuale.
Nel campionamento probabilistico, il campionatore sceglie il rappresentante come parte del campione in modo casuale, mentre, nel campionamento non probabilistico, il soggetto viene scelto arbitrariamente, per appartenere al campione dal ricercatore.
Le probabilità di selezione nel campionamento probabilistico sono fisse e note. A differenza del campionamento non probabilistico, la probabilità di selezione è zero, ovvero non è né specificata né nota.
Il campionamento di probabilità viene utilizzato quando la ricerca è conclusiva in natura. D'altra parte, quando la ricerca è esplorativa, si dovrebbe usare il campionamento non probabilistico.
I risultati generati dal campionamento probabilistico sono esenti da pregiudizi mentre i risultati del campionamento non probabilistico sono più o meno distorti.
Poiché i soggetti sono scelti a caso dal ricercatore nel campionamento probabilistico, quindi la misura in cui rappresenta l'intera popolazione è maggiore rispetto al campionamento non probabilistico. Ecco perché l'estrapolazione dei risultati per l'intera popolazione è possibile nel campionamento probabilistico ma non nel campionamento non probabilistico.
Ipotesi del test di campionamento delle probabilità, ma il campionamento non probabilistico lo genera.

Conclusione

Mentre il campionamento probabilistico si basa sul principio di randomizzazione in cui ogni entità ha una buona probabilità di essere una parte del campione, il campionamento non probabilistico si basa sul presupposto che le caratteristiche siano distribuite uniformemente all'interno della popolazione, il che fa ritenere al campionatore che qualsiasi il campione così selezionato rappresenterebbe l'intera popolazione e i risultati disegnati sarebbero accurati.