Campionamento consecutivo-Definizione, esempio e vantaggi

Campionamento consecutivo: Definizione

Il campionamento consecutivo è definito come una tecnica di campionamento non probabilistico in cui i campioni vengono prelevati facilmente da un ricercatore più simile al campionamento di convenienza, solo con una leggera variazione. Qui, il ricercatore seleziona un campione o un gruppo di persone, conduce ricerche per un periodo, raccoglie i risultati e poi passa a un altro campione.

Questa tecnica di campionamento dà al ricercatore la possibilità di lavorare con più campioni per mettere a punto il suo lavoro di ricerca per raccogliere intuizioni di ricerca vitali.

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Nella maggior parte delle tecniche di campionamento nella ricerca, un ricercatore dedurrà infine lo studio concludendo che l’esperimento e l’analisi dei dati accetteranno l’ipotesi nulla o la disapproveranno e accetteranno la spiegazione alternativa.

Un’ipotesi nulla indica una teoria statistica in cui non esiste alcuna differenza significativa tra l’insieme delle variabili coinvolte nella ricerca o nell’esperimento. In termini matematici, l’istruzione originale o predefinita è spesso rappresentata da H0. Se l’ipotesi nulla è accettata, un ricercatore non apporterà alcun cambiamento nelle opinioni o nelle azioni. L’ipotesi nulla è indiretta o implicita.

Un’ipotesi alternativa è l’opposto dell’ipotesi nulla. In questa ipotesi statistica, esiste una relazione tra le due variabili coinvolte nello studio o nella ricerca. Una spiegazione alternativa è accettata quando un’ipotesi nulla viene respinta. Un’ipotesi alternativa il test è diretto ed esplicito. H1 denota una teoria alternativa.

Tuttavia, nel campionamento consecutivo, è disponibile una terza opzione. Qui, un ricercatore può accettare l’ipotesi nulla, se non l’ipotesi nulla, quindi la sua ipotesi alternativa. Se nessuno dei due è applicabile, allora un ricercatore può selezionare un altro pool di campioni e condurre la ricerca o l’esperimento ancora una volta prima di prendere finalmente una decisione di ricerca.

Esempio di campionamento consecutivo

Ecco un esempio di campionamento consecutivo di facile comprensione

• Uno degli esempi più comuni di campione consecutivo è quando aziende/ marchi fermano le persone in un centro commerciale o in aree affollate e consegnano loro volantini promozionali per acquistare un’auto di lusso.
• In questo esempio, le persone che camminano nel centro commerciale sono i campioni, e consideriamoli come rappresentativi di una popolazione.
• Ora, il ricercatore consegna a queste persone una pubblicità o un volantino promozionale. Alcuni di loro accettano di rimanere indietro e rispondere alle domande poste dal dirigente della promozione (possiamo considerarlo un ricercatore).
• Le risposte vengono raccolte e analizzate, ma non vi è alcun risultato conclusivo che la gente vorrebbe acquistare quella macchina in base alle caratteristiche descritte nel volantino.
• Il dirigente della promozione ora pone domande a un altro gruppo di persone che analizzano i dettagli dell’auto e le sue caratteristiche e mostrano un vivo interesse per l’acquisto dell’auto di lusso. Così, questo gruppo di persone ha fornito risultati conclusivi per l’acquisto del veicolo.

Tuttavia, c’è un aspetto negativo di questo metodo di campionamento. Non è possibile considerare il campione rappresentativo dell’intera popolazione. In questo esempio, non tutte le persone che hanno preso questo opuscolo erano interessate all’acquisto dell’auto.

Ecco dove il bias di campionamento entra in scena. Quindi, per superare questo pregiudizio, il campionamento consecutivo dovrebbe essere usato in tandem con il campionamento probabilistico.

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Vantaggi del campionamento consecutivo

Ecco i quattro vantaggi del campionamento consecutivo

• In una tecnica di campionamento consecutivo, il ricercatore ha molte opzioni quando si tratta di dimensioni del campionamento e pianificazione del campionamento. La dimensione del campione può variare da pochi a poche centinaia, che il tipo di gamma di dimensioni del campione stiamo parlando qui.
• In questa tecnica di campionamento, il programma di campionamento dipende completamente dalla natura della ricerca, che un ricercatore sta conducendo. Se un ricercatore non è in grado di ottenere risultati conclusivi con un campione, può dipendere dal secondo campione e così via per ottenere risultati conclusivi.
• Nel campionamento consecutivo, un ricercatore può mettere a punto il suo ricercatore. A causa della sua natura ripetitiva, piccole modifiche e aggiustamenti possono essere fatti proprio all’inizio della ricerca per evitare di considerare il pregiudizio della ricerca.
• Molto poco sforzo è necessario dalla fine del ricercatore per svolgere la ricerca. Questa tecnica non richiede molto tempo e non richiede una vasta forza lavoro.