Un campione di quota è un tipo di campione non probabilistico in cui il ricercatore seleziona le persone secondo uno standard fisso. Ossia, le unità vengono selezionate in un campione sulla base di caratteristiche predefinite in modo che il campione totale abbia la stessa distribuzione delle caratteristiche che si presume esistano nella popolazione studiata.
Ad esempio, se sei un ricercatore che conduce un campione di quota nazionale, potresti dover sapere quale percentuale della popolazione è di sesso maschile e quale proporzione è di sesso femminile, nonché quali proporzioni di ciascun genere rientrano in diverse categorie di età, categorie di razza e etnia e livello di istruzione, tra gli altri. Se hai raccolto un campione con le stesse proporzioni di queste categorie all'interno della popolazione nazionale, avresti un campione di quota.
Nel campionamento delle quote, il ricercatore mira a rappresentare le principali caratteristiche della popolazione campionando un importo proporzionale di ciascuno. Ad esempio, se si desidera ottenere un campione di quota proporzionale di 100 persone in base al sesso, è necessario iniziare con una comprensione del rapporto uomo / donna nella popolazione più ampia. Se scopri che la popolazione più numerosa comprende il 40% di donne e il 60% di uomini, avrai bisogno di un campione di 40 donne e 60 uomini, per un totale di 100 intervistati. Inizieresti il campionamento e continueresti fino a quando il campione non raggiungesse quelle proporzioni e poi ti fermeresti. Se avessi già incluso 40 donne nel tuo studio, ma non 60 uomini, continueresti a campionare uomini e a scartare tutte le donne intervistate perché hai già raggiunto la tua quota per quella categoria di partecipanti.
Il campionamento delle quote è vantaggioso in quanto può essere abbastanza veloce e facile assemblare un campione di quote localmente, il che significa che ha il vantaggio di risparmiare tempo nel processo di ricerca. Per questo motivo, è possibile ottenere un campione di quote con un budget ridotto. Queste caratteristiche rendono il campionamento delle quote una tattica utile per la ricerca sul campo.
Il campionamento delle quote presenta diversi inconvenienti. Innanzitutto, la struttura delle quote o le proporzioni in ciascuna categoria devono essere accurate. Questo è spesso difficile perché può essere difficile trovare informazioni aggiornate su determinati argomenti. Ad esempio, i dati del censimento degli Stati Uniti spesso non vengono pubblicati fino a quando i dati non sono stati raccolti, rendendo possibile che alcune cose abbiano cambiato le proporzioni tra raccolta e pubblicazione dei dati.
In secondo luogo, la selezione di elementi campione all'interno di una determinata categoria del quadro delle quote può essere distorta anche se la percentuale della popolazione è stimata con precisione. Ad esempio, se un ricercatore ha deciso di intervistare cinque persone che hanno incontrato un insieme complesso di caratteristiche, potrebbe introdurre una distorsione nel campione evitando o includendo determinate persone o situazioni. Se l'intervistatore che studiava una popolazione locale evitasse di andare in case dall'aspetto particolarmente degradato o visitasse solo case con piscina, ad esempio, il loro campione sarebbe distorto.
Diciamo che vogliamo capire di più sugli obiettivi di carriera degli studenti dell'Università X. In particolare, vogliamo esaminare le differenze negli obiettivi di carriera tra matricole, studenti del secondo anno, junior e senior per esaminare come gli obiettivi di carriera potrebbero cambiare nel corso di una formazione universitaria.
L'Università X ha 20.000 studenti, che è la nostra popolazione. Successivamente, dobbiamo scoprire come la nostra popolazione di 20.000 studenti è distribuita tra le quattro categorie che ci interessano. Se scopriamo che ci sono 6.000 studenti di matricole (30 percento), 5.000 studenti del secondo anno (25 percento), 5.000 junior studenti (25 percento) e 4.000 studenti senior (20 percento), ciò significa che anche il nostro campione deve rispettare queste proporzioni. Se vogliamo campionare 1.000 studenti, ciò significa che dobbiamo esaminare 300 matricole, 250 studenti del secondo anno, 250 ragazzi e 200 anziani. Continueremmo quindi a selezionare casualmente questi studenti per il nostro campione finale.