Ad esempio, supponiamo di voler stimare il reddito familiare medio negli Stati Uniti. Per semplicit\u00e0, supponiamo che ci siano 100 milioni di famiglie. Questo rappresenta l’intera popolazione di nostro interesse.<\/span> <\/p>\n Tuttavia, sarebbe troppo costoso e dispendioso in termini di tempo raccogliere dati sul reddito di ciascuna famiglia. Quindi possiamo prendere un semplice campione casuale di 15 stati.<\/span> <\/p>\n Quindi, all’interno di ciascuno stato, possiamo prendere un semplice campione casuale di 10 contee.<\/span> <\/p>\n Quindi, all’interno di ciascuna contea, possiamo prendere un semplice campione casuale di 100 famiglie.<\/span> <\/p>\n Il campione risultante conterrebbe 15.000<\/strong> famiglie in totale:<\/span><\/p>\n Campione = 15 stati * 10 contee * 100 famiglie = 15.000 famiglie.<\/span><\/p>\n Questo metodo per ottenere questo campione \u00e8 noto come campionamento multistadio<\/strong> .<\/span><\/p>\n In questo esempio erano presenti 3 fasi diverse, ma in pratica qualsiasi metodo di campionamento che utilizzi due o pi\u00f9 fasi pu\u00f2 essere considerato un campionamento a pi\u00f9 fasi.<\/span><\/p>\n L\u2019importante \u00e8 che in ogni fase utilizziamo un metodo di campionamento probabilistico<\/strong> , ovvero utilizziamo un metodo in cui ogni membro di un gruppo ha la stessa probabilit\u00e0 di essere incluso nel campione.<\/span><\/p>\n Esempi di metodi di campionamento probabilistico includono:<\/span><\/p>\n Puoi leggere i dettagli su ciascuno di questi metodi di campionamento qui<\/a> .<\/span><\/p>\n Il campionamento multistadio viene utilizzato in vari campi, tra cui:<\/span><\/p>\n Il Census Bureau:<\/strong> il Census Bureau degli Stati Uniti utilizza il campionamento a pi\u00f9 fasi prelevando prima un campione casuale semplice di contee in ogni stato, quindi prelevando un altro campione casuale semplice di famiglie in ciascuna contea e raccogliendo dati su queste famiglie.<\/span><\/p>\n Controllo di qualit\u00e0:<\/strong> molti magazzini utilizzano un campionamento in pi\u00f9 fasi per valutare il controllo di qualit\u00e0. Ad esempio, un produttore di widget potrebbe prelevare un semplice campione casuale di pacchetti da un determinato ciclo di produzione, quindi prelevare un altro semplice campione casuale di widget da ciascun pacchetto per ottenere una stima della percentuale di widget difettosi.<\/span><\/p>\n Sondaggi Gallup:<\/strong> la maggior parte dei sondaggi Gallup seleziona un campione casuale semplice di distretti in ciascuno stato, quindi seleziona un campione casuale semplice di famiglie in ciascun distretto e raccoglie dati su tali famiglie.<\/span><\/p>\n Il campionamento multistadio offre i seguenti vantaggi:<\/span><\/p>\n Grazie a questi vantaggi, \u00e8 comunemente usato in vari contesti.<\/span><\/p>\n Popolazione vs. campione: qual \u00e8 la differenza?<\/a> Il campionamento multistadio \u00e8 un metodo per ottenere un campione di una popolazione dividendo la popolazione in gruppi sempre pi\u00f9 piccoli e prelevando campioni di individui nei gruppi risultanti pi\u00f9 piccoli. Ad esempio, supponiamo di voler stimare il reddito familiare medio negli Stati Uniti. Per semplicit\u00e0, supponiamo che ci siano 100 milioni di famiglie. Questo […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/a-plusieurs-etages1.png\")
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Esempi di campionamento multistadio<\/strong><\/h3>\n
Vantaggi del campionamento multistadio<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cos’\u00e8 un frame di campionamento?<\/a>
Cos\u2019\u00e8 un campione rappresentativo e perch\u00e9 \u00e8 importante?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"