I soggetti sono selezionati solo perché sono più facili da reclutare per lo studio e il ricercatore non ha considerato la selezione di soggetti rappresentativi dell’intera popolazione.

In tutte le forme di ricerca, sarebbe l’ideale per testare l’intera popolazione, ma nella maggior parte dei casi, la popolazione è semplicemente troppo grande che è impossibile includere ogni individuo. Questo è il motivo per cui la maggior parte dei ricercatori si basano su tecniche di campionamento come campionamento convenienza, il più comune di tutte le tecniche di campionamento. Molti ricercatori preferiscono questa tecnica di campionamento perché è veloce, poco costoso, facile e i soggetti sono prontamente disponibili.

Esempi

Uno degli esempi più comuni di convenienza di campionamento utilizza studenti volontari come soggetti per la ricerca. Un altro esempio è l’utilizzo di soggetti selezionati da una clinica, una classe o un’istituzione facilmente accessibili al ricercatore. Un esempio più concreto è scegliere cinque persone da una classe o scegliere i primi cinque nomi dall’elenco dei pazienti.

In questi esempi, il ricercatore esclude inavvertitamente una grande percentuale della popolazione. Un campione di convenienza è una raccolta di soggetti accessibili o un’auto selezione di individui disposti a partecipare che è esemplificata dai tuoi volontari.

Usa

I ricercatori usano la convenienza di campionamento non solo perché è facile da usare, ma perché ha anche altre ricerche vantaggi.

Negli studi pilota, il campione di convenienza viene solitamente utilizzato perché consente al ricercatore di ottenere dati di base e tendenze riguardanti il suo studio senza le complicazioni dell’utilizzo di un campione randomizzato.

Questa tecnica di campionamento è utile anche per documentare che una particolare qualità di una sostanza o fenomeno si verifica all’interno di un dato campione. Tali studi sono anche molto utili per rilevare le relazioni tra diversi fenomeni.

Critiche

La critica più ovvia sul campionamento di convenienza è il bias di campionamento e che il campione non è rappresentativo dell’intera popolazione. Questo può essere il più grande svantaggio quando si utilizza un campione di convenienza perché porta a più problemi e critiche.

Il bias sistematico deriva dal bias di campionamento. Ciò si riferisce a una differenza costante tra i risultati del campione e i risultati teorici dell’intera popolazione. Non è raro che i risultati di uno studio che utilizza un campione di convenienza differiscano significativamente con i risultati dell’intera popolazione. Una conseguenza di avere pregiudizi sistematici è ottenere risultati distorti.

Un’altra critica significativa sull’utilizzo di un campione di convenienza è la limitazione della generalizzazione e dell’inferenza sull’intera popolazione. Poiché il campione non è rappresentativo della popolazione, i risultati dello studio non possono parlare per l’intera popolazione. Ciò si traduce in una bassa validità esterna dello studio.

Note

Quando si utilizza il campionamento di convenienza, è necessario descrivere come il campione sarebbe diverso da un campione ideale che è stato selezionato in modo casuale. È inoltre necessario descrivere gli individui che potrebbero essere lasciati fuori durante il processo di selezione o gli individui che sono sovrarappresentati nel campione.

In relazione a questo, è meglio se puoi descrivere i possibili effetti delle persone che sono state lasciate fuori o dei soggetti che sono sovrarappresentati ai tuoi risultati. Ciò consentirà ai lettori della tua ricerca di ottenere una buona conoscenza del campione che stavi testando. Consentirà inoltre loro di stimare la possibile differenza tra i risultati e i risultati dell’intera popolazione.