Il campionamento è un passaggio cruciale nella chimica analitica, che consente ai ricercatori di raccogliere dati rappresentativi da una vasta popolazione. I metodi di campionamento comuni includono il campionamento casuale, quello giudizioso, quello sistematico, quello stratificato e quello a grappolo.

Il campionamento casuale è un metodo in cui ogni membro della popolazione ha le stesse probabilità di essere selezionato per il campione. Comporta la selezione casuale degli individui, spesso utilizzando dei generatori di numeri casuali o metodi di tipo lotteria. Per esempio, quando si analizzano le proprietà di un foglio di polimero, il campionamento casuale può essere impiegato dividendo il foglio in sezioni uguali di 1 cm x 1 cm, e quindi si usa una tabella di numeri casuali per selezionare 10 sezioni a caso per l'analisi. Questo garantisce la selezione di campioni imparziali su tutto il foglio. Il campionamento casuale riduce al minimo la distorsione e aiuta a produrre un campione che rappresenti accuratamente l'intera popolazione.

Il campionamento giudizioso, noto anche come campionamento intenzionale o selettivo, è un metodo non probabilistico che si basa sul giudizio o sull'esperienza del ricercatore per scegliere gli individui o i campioni ritenuti più adatti per lo studio. Ad esempio, supponiamo che un ricercatore stia studiando la bioaccumulazione di bifenili policlorurati (PCB) nei pesci. In questo caso, potrebbe campionare selettivamente solo i pesci che soddisfano dei criteri specifici, come l’essere più piccoli o l’apparire malati. Questo metodo viene spesso utilizzato quando le agenzie di regolamentazione richiedono dei criteri specifici per definire il campione da raccogliere.

Il campionamento sistematico comporta la selezione di una persona su n individui da una popolazione dopo aver scelto casualmente un punto di partenza. Per esempio, negli studi ambientali, il campionamento sistematico può essere usato per raccogliere dei campioni da un lago dividendolo in una griglia e prelevando dei campioni a intervalli regolari da ogni sezione, assicurando la copertura spaziale attraverso il lago. Questo approccio è utile negli studi che coinvolgono tendenze spaziali, come la distribuzione dell'ossigeno nell'acqua.

Il campionamento stratificato comporta la divisione della popolazione in sottogruppi o in strati distinti in base a caratteristiche specifiche rilevanti per la ricerca. I campioni vengono quindi selezionati casualmente da ogni strato in proporzione alla loro rappresentanza nella popolazione. Per esempio, quando si studia il particolato nell'aria urbana, il campionamento stratificato potrebbe essere usato dividendo la popolazione in categorie di dimensioni delle particelle (ad esempio, fine, grossolana). Vengono quindi prelevati dei campioni da ciascun gruppo di dimensioni delle particelle per valutarne il contributo ai livelli di inquinamento complessivi. Questo metodo fornisce un'analisi più precisa all'interno di ciascun sottogruppo e riduce l'errore di campionamento. Il campionamento a grappolo comporta la suddivisione della popolazione in grappoli o gruppi, che idealmente sarebbero delle mini-rappresentazioni della popolazione. Alcuni grappoli vengono scelti casualmente, e tutti all'interno dei grappoli selezionati vengono campionati. Questo metodo di solito è utilizzato in studi su larga scala in cui i vincoli logistici limitano il numero di siti di campionamento. Per esempio, uno studio sulla contaminazione delle falde acquifere potrebbe dividere una regione in grappoli in base ai confini geografici, e quindi selezionare casualmente alcuni grappoli (regioni) per il campionamento di tutti i pozzi disponibili.