Cos'è campionamento a grappoli?

Campionamento a Grappoli (Cluster Sampling)

Il campionamento a grappoli è una tecnica di campionamento probabilistico in cui la popolazione totale è divisa in gruppi (cluster), e poi un campione casuale di questi gruppi viene selezionato. Tutti gli elementi all'interno dei cluster selezionati vengono inclusi nel campione.

Processo:

1. Definizione dei cluster: La popolazione viene divisa in gruppi (cluster). Idealmente, i cluster dovrebbero essere mutuamente esclusivi e collettivamente esaustivi, coprendo l'intera popolazione. Esempi di cluster possono essere sezioni di una città, scuole, famiglie, ecc. La dimensione dei cluster può variare.
2. Selezione casuale dei cluster: Un campione casuale di cluster viene selezionato dalla lista di tutti i cluster. Questo può essere fatto utilizzando diverse tecniche di campionamento, come il campionamento%20casuale%20semplice, il campionamento%20sistematico, o il campionamento%20stratificato applicato ai cluster.
3. Inclusione di tutti gli elementi nei cluster selezionati: Tutti gli elementi all'interno dei cluster selezionati vengono inclusi nel campione finale. A differenza del campionamento stratificato, non si selezionano elementi da ogni cluster, ma si prendono tutti gli elementi nei cluster selezionati.

Tipi di Campionamento a Grappoli:

• Campionamento a grappoli a uno stadio: Tutti gli elementi all'interno dei cluster selezionati vengono inclusi nel campione.
• Campionamento a grappoli a due stadi: Dopo aver selezionato i cluster, viene effettuato un ulteriore campionamento all'interno di ciascun cluster selezionato. Ad esempio, si selezionano casualmente alcune famiglie all'interno di ciascun quartiere (cluster) selezionato. Questo è utile quando i cluster sono molto grandi.
• Campionamento a grappoli multi-stadio: Coinvolge più di due stadi di campionamento. Ad esempio, si selezionano regioni, poi città all'interno delle regioni selezionate, poi quartieri all'interno delle città selezionate, e infine famiglie all'interno dei quartieri selezionati.

Vantaggi:

• Convenienza: Può essere più conveniente e meno costoso rispetto ad altre tecniche di campionamento, soprattutto quando la popolazione è dispersa geograficamente. Riduce i costi di viaggio e di contatto.
• Realizzabilità: Utile quando non è disponibile una lista completa degli elementi della popolazione, ma è disponibile una lista dei cluster.
• Efficienza: Può essere più efficiente quando la variabilità all'interno dei cluster è elevata e la variabilità tra i cluster è bassa.

Svantaggi:

• Maggiore errore di campionamento: Generalmente, il campionamento a grappoli tende ad avere un errore di campionamento maggiore rispetto al campionamento casuale semplice, soprattutto se i cluster non sono omogenei. Questo perché gli elementi all'interno di un cluster tendono ad essere più simili tra loro che gli elementi di diversi cluster.
• Bias: Può introdurre bias se i cluster non sono rappresentativi della popolazione complessiva.
• Complessità dell'analisi: L'analisi dei dati ottenuti con il campionamento a grappoli è più complessa rispetto ad altri metodi di campionamento, a causa della correlazione tra gli elementi all'interno dei cluster.

Quando utilizzare il campionamento a grappoli:

• Quando la popolazione è dispersa geograficamente.
• Quando non è disponibile una lista completa degli elementi della popolazione.
• Quando i costi di campionamento sono elevati.
• Quando l'obiettivo è ottenere una stima rapida e a basso costo, anche a costo di una minore precisione.

Esempio:

Un ricercatore vuole stimare il reddito medio delle famiglie in una grande città. Potrebbe dividere la città in quartieri (cluster), selezionare casualmente un campione di quartieri, e poi intervistare tutte le famiglie nei quartieri selezionati.