Campione rappresentativo

Questo articolo spiega cos’è un campione rappresentativo e cosa fare per ottenere un campione rappresentativo in statistica. Inoltre, potrai vedere un esempio che spiega come ottenere un campione rappresentativo.

Cos’è un campione rappresentativo?

In statistica, un campione rappresentativo è quello che rappresenta adeguatamente gli individui di una popolazione. In altre parole, un campione rappresentativo è una parte di una popolazione le cui caratteristiche sono simili a quelle della popolazione che rappresenta.

Un campione affinché sia rappresentativo deve avere le stesse caratteristiche della popolazione. In questo modo, i calcoli dei parametri statistici possono essere eseguiti con i dati campione che servono come stime dei parametri della popolazione.

Un campione rappresentativo permette di ridurre il costo economico dello studio statistico, poiché è logicamente meno costoso censire una parte della popolazione che analizzare ciascuno dei suoi individui. Tuttavia, la dimensione del campione non può essere troppo piccola poiché il campione non rappresenterebbe adeguatamente la popolazione. In conclusione, la dimensione di un campione rappresentativo dovrebbe essere adeguata, né troppo grande né troppo piccola.

Come ottenere un campione rappresentativo

Ottenere un campione rappresentativo non significa semplicemente selezionare una percentuale della popolazione statistica, ma la rappresentatività di un campione dipende da diversi fattori come il metodo di campionamento, il margine di errore, il livello di confidenza, ecc.

Innanzitutto, è necessario utilizzare la tecnica di campionamento appropriata per ottenere un campione rappresentativo . Esistono diversi tipi di campionamento e ciascuno è adatto a un tipo di campione. Quindi, a seconda delle proprietà del campione, è meglio utilizzare una tecnica di campionamento o un’altra.

Nel seguente link puoi vedere quali sono i diversi tipi di campionamento e quale tipo di campionamento è ideale per ogni situazione. Pertanto, ti consigliamo di visitare il seguente link per scoprire quale tipo di campionamento è appropriato per il tuo caso.

Inoltre, è necessario evitare di commettere errori di campionamento. Un errore di campionamento è un errore commesso nel processo di ottenimento di un campione che fa sì che le caratteristiche del campione siano diverse da quelle della popolazione. Pertanto, la stima dei parametri della popolazione attraverso i dati campionari non è corretta. Occorre quindi prestare attenzione sia al processo di campionamento che al metodo di campionamento scelto.

In secondo luogo, un campione rappresentativo deve avere dimensioni adeguate . Affinché un campione possa rappresentare le proprietà di una popolazione, il numero di osservazioni nel campione deve essere sufficientemente grande. D’altro canto, la dimensione del campione non può essere troppo ampia perché il prezzo della ricerca diventa più alto. In breve, è necessario trovare un equilibrio tra rappresentatività e costo del campione per scegliere la dimensione ideale del campione.

Pertanto, per calcolare la dimensione adeguata del campione, è necessario considerare diversi fattori e quindi applicare una formula. Puoi vedere come viene calcolata la dimensione del campione facendo clic sul seguente collegamento:

Esempio di campione rappresentativo

A titolo di esempio, in questa sezione vedremo il processo da seguire per ottenere un campione rappresentativo, potrete così vedere come si ottiene un campione rappresentativo di una popolazione.

• Vogliamo realizzare uno studio statistico sulla spesa automobilistica della popolazione del Messico, per sapere quanti soldi spende in media una persona tra i 25 ei 65 anni per un’auto. Se assumiamo che la deviazione standard della popolazione statistica sia di circa $ 45.000 e desideriamo un margine di errore di ± $ 1.000 con un livello di confidenza del 95%, spiega come otterresti un campione rappresentativo.

Innanzitutto, dobbiamo calcolare la dimensione minima del campione in modo che il campione sia rappresentativo nelle condizioni desiderate. Per fare ciò applichiamo la formula della dimensione del campione:

Nota: se non capisci il passaggio precedente, puoi consultare la spiegazione dettagliata su come calcolare la dimensione del campione appropriata nell’articolo collegato sopra.

Dobbiamo quindi chiedere ad almeno 7.780 persone quanto costa loro la loro auto. Tuttavia, il Messico è un paese molto grande con molte persone, quindi non possiamo selezionare le persone in alcun modo, ma dobbiamo applicare un metodo di campionamento adeguato.

In questo caso possiamo utilizzare il metodo del campionamento a grappolo . Dato che è un paese molto grande, scegliere diverse persone per ogni regione richiederebbe molto tempo. Tuttavia, quando utilizziamo la tecnica di campionamento a grappolo, dobbiamo solo selezionare casualmente alcune regioni del paese e quindi scegliere casualmente un certo numero di persone da ciascuna regione. regione e, infine, analizzare le persone scelte.

Ad esempio, poiché abbiamo bisogno di un minimo di 7.780 persone, possiamo scegliere a caso otto aree territoriali del Messico e scegliere a caso 1.000 persone da ciascuna area geografica. In questo modo applichiamo un metodo di campionamento adeguato e, allo stesso tempo, la dimensione del campione è sufficientemente ampia da essere rappresentativa.

Inoltre, dobbiamo tenere presente che non possiamo selezionare nessuno per effettuare l’indagine, poiché in questo caso vogliamo effettuare ricerche di mercato solo tra gli adulti di età compresa tra 25 e 65 anni. È quindi necessario garantire che le persone selezionate per lo studio statistico appartengano a questa fascia di età.

Importanza di un campione rappresentativo

In sostanza, è importante che il campione di un’indagine statistica sia rappresentativo affinché i risultati ottenuti possano essere applicati all’intera popolazione. Se il campione studiato non è rappresentativo si otterranno risultati che non coincideranno con la popolazione e si trarranno quindi conclusioni errate.

Allo stesso modo, l’importanza della rappresentatività del campione si riflette anche nella stima dei parametri statistici. In generale, i valori dei parametri statistici sono considerati rappresentativi della popolazione, tuttavia, se il campione non è rappresentativo, i parametri statistici saranno errati.

In sintesi, affinché un campione sia rappresentativo, deve essere sufficientemente ampio da rappresentare le caratteristiche dell’intera popolazione, anche se non può essere eccessivamente ampio perché la ricerca diventerebbe più costosa. Allo stesso modo, il metodo di campionamento deve essere adeguato per garantire la rappresentatività del campione. E se una qualsiasi di queste condizioni non viene soddisfatta, il campione non sarà rappresentativo e, pertanto, i risultati ottenuti durante l’indagine saranno errati.