- Campionamento semplice
- Esempio
- Doppio campionamento
- Esempio
- Campionamento multiplo
- Esempio
- Importanza del campionamento
- Riferimenti
La teoria del campionamento , statistica, è la selezione di un sottoinsieme di unità in un dato gruppo (noto come popolazione statistica). Lo scopo è determinare le caratteristiche generali di tutti gli individui, ma essere guidati dagli attributi di quelli selezionati nel sottoinsieme scelto, senza studiare l'intera popolazione.
L'osservazione che viene effettuata cerca di determinare una o più caratteristiche osservabili negli oggetti o nelle persone da studiare, che sono statisticamente rappresentate come unità indipendenti. In combinazione con il campionamento, le teorie della statistica e della probabilità vengono applicate per svolgere le indagini.
Campionamento semplice
Il campionamento probabilistico semplice consiste nello scegliere un campione dalla popolazione statistica in cui ogni elemento ha la stessa possibilità di essere selezionato casualmente. In questo metodo, il campione di popolazione non è suddiviso in più parti o separato in sezioni.
Pertanto, qualsiasi coppia di elementi può essere scelta con uguale probabilità. Cioè, se un'unità viene selezionata dal campione, la successiva da selezionare ha la stessa probabilità di essere scelta come qualsiasi altra opzione.
Questa selezione casuale di valori riduce al minimo la preferenza per qualche unità o individuo nel campione dato, creando un ambiente casuale per eseguire l'analisi necessaria. Inoltre, il suo utilizzo semplifica l'analisi dei risultati.
La variazione dei risultati ottenuti tra individui è solitamente un buon indicatore del risultato in generale: se si ottiene una varianza in un campione di 10 persone estratte da una popolazione di 100, è altamente probabile che tale numero sarà uguale o simile nella popolazione di 100 persone.
Esempio
Se si ottiene un campione di 10 persone dalla popolazione di qualsiasi paese, è molto probabile che si otterrà un totale di 5 uomini e 5 donne.
Tuttavia, in questo tipo di campione casuale, di solito vengono estratte 6 persone di un sesso e 4 dell'altro, dato il numero di persone nella popolazione.
Un altro modo per guardare al semplice campionamento è prendere una classe di 25 persone, mettere i loro nomi su carta e metterli in una borsa.
Se 5 fogli vengono selezionati da questa borsa non visti e in modo casuale, le persone che escono rappresenterebbero un semplice campione della popolazione totale della classe.
Doppio campionamento
Il doppio campionamento statistico è stato realizzato per dare un maggior livello di profondità ai risultati ottenuti da un semplice campionamento. Questo metodo è solitamente utilizzato per grandi popolazioni statistiche e il suo utilizzo rappresenta lo studio di variabili aggiuntive rispetto a quelle ottenute nel semplice campionamento.
Questo metodo è spesso chiamato anche campionamento in due fasi. Il suo utilizzo ha il principale vantaggio di ottenere risultati più specifici e con minore probabilità di errore.
Solitamente, il doppio campionamento viene utilizzato quando i risultati ottenuti sulla base del semplice campionamento non sono presentati come decisivi, o quando lasciano dubbi agli statistici.
In questo caso si ottiene un ulteriore campione dalla stessa popolazione statistica da cui è stato ricavato il primo, e si confrontano i risultati tra i due per analizzarli e ridurre il margine di errore.
Il doppio campionamento è ampiamente utilizzato nella valutazione delle caratteristiche di alcuni beni materiali prodotti in serie (come i giocattoli) e nel controllo di qualità delle aziende dedicate a prodotti suscettibili di errori di fabbrica.
Esempio
Si ottiene un campione con una dimensione di 100 unità sulla base di un lotto di 1000 giocattoli. Si valutano le caratteristiche delle 100 unità estratte e si stabilisce che i risultati non sono abbastanza conclusivi per decidere se il lotto di giocattoli debba essere scartato o portato nei negozi.
Di conseguenza, un campione aggiuntivo di 100 giocattoli in più viene prelevato dallo stesso lotto di 1000 giocattoli. Si valuta di nuovo e si confrontano i risultati con i precedenti. In questo modo si determina se il lotto è difettoso o meno e viene imballato o scartato, a seconda dell'analisi dei risultati.
Campionamento multiplo
Il campionamento multiplo è considerato un'estensione aggiuntiva del doppio campionamento; tuttavia, non fa parte dello stesso processo. Viene utilizzato per valutare ampiamente i risultati ottenuti dal campione prima di raggiungere una decisione finale.
In questo campionamento, noto anche come campionamento multistadio, è consuetudine iniziare con un campione ampio e con un basso costo di studio. In questo tipo di pratica, il campione viene solitamente acquisito ottenendo strati e non singole unità; ovvero, viene selezionata una coppia di oggetti o persone, invece di una sola.
Dopo aver selezionato ogni strato, i risultati ottenuti vengono studiati e vengono selezionati uno o due ulteriori strati, per riesaminare i risultati e quindi confrontarli tra loro.
Esempio
L'Australian Institute of Statistics ha condotto un'indagine in cui ha diviso la popolazione per aree di raccolta e ha selezionato alcune di queste aree a caso (prima fase di campionamento). Quindi, ciascuna zona è stata suddivisa in blocchi, scelti a caso all'interno di ciascuna zona (seconda fase di campionamento).
Infine, all'interno di ogni blocco viene selezionata l'area di residenza di ciascuna famiglia e le famiglie vengono scelte in modo casuale (terza fase del campionamento). Ciò evita di dover elencare la zona di residenza di tutte le case della regione e concentrarsi solo sulle residenze situate all'interno di ciascun blocco.
Importanza del campionamento
Il campionamento è uno degli strumenti essenziali di un'indagine statistica. Questa tecnica serve per risparmiare costi e una grande quantità di tempo, consentendo di distribuire il budget in altre aree.
Inoltre, le diverse tecniche di campionamento aiutano gli statistici a ottenere risultati più accurati a seconda del tipo di popolazione con cui stanno lavorando, quanto sono specifici gli attributi da studiare e quanto in profondità desiderano analizzare il campione.
Inoltre, il campionamento è una tecnica così semplice da utilizzare che facilita persino l'accesso alle statistiche per le persone con poca conoscenza di quest'area.
Riferimenti
- Doppio campionamento per stima del rapporto, PennState College, (nd). Tratto da psu.edu
- Campionamento doppio, multiplo e sequenziale, NC State University, (nd). Tratto da ncsu.edu
- Campionamento casuale semplice, (nd). Tratto da investopedia.com
- Cos'è il doppio campionamento? - (nd). Tratto da nist.gov
- Cos'è il campionamento multiplo? - (nd). Tratto da nist.gov
- Sampling, (nd), 19 gennaio 2018. Tratto da wikipedia.org
- Campionamento multistadio, (nd), 2 febbraio 2018. Tratto da wikipedia.org