- \n
- Qual \u00e8 l’altezza media di una determinata specie di piante?<\/span><\/li>\n
- Qual \u00e8 il peso medio di una certa specie di uccelli?<\/span><\/li>\n
- Quale percentuale di cittadini in una determinata citt\u00e0 sostiene una determinata legge?<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Un modo per rispondere a queste domande \u00e8 raccogliere dati su ciascun individuo della popolazione di interesse.<\/span><\/p>\n
Tuttavia, questo di solito \u00e8 troppo costoso e richiede molto tempo, quindi i ricercatori prendono invece un campione<\/strong> della popolazione e utilizzano i dati campione per trarre conclusioni sulla popolazione nel suo insieme.<\/span> <\/p>\n
![\"Esempio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/ciprop1.png\")
<\/p>\nEsistono molti metodi diversi che i ricercatori possono potenzialmente utilizzare per inserire gli individui in un campione. Questi sono conosciuti come metodi di campionamento<\/strong> .<\/span><\/p>\n
In questo articolo condividiamo i metodi di campionamento pi\u00f9 comunemente utilizzati in statistica, compresi i vantaggi e gli svantaggi dei diversi metodi.<\/span><\/p>\n
Metodi di campionamento probabilistico<\/strong><\/span><\/h2>\n
La prima classe di metodi di campionamento \u00e8 conosciuta come metodi di campionamento probabilistico<\/strong> , perch\u00e9 ogni membro di una popolazione ha la stessa probabilit\u00e0 di essere selezionato per far parte del campione.<\/span><\/p>\n
Campione casuale semplice<\/span><\/strong> <\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/samplemethod-simple1.jpg\")
<\/p>\n\n
Definizione:<\/strong> ogni membro di una popolazione ha la stessa probabilit\u00e0 di essere selezionato per far parte del campione. Seleziona i membri in modo casuale utilizzando un generatore di numeri casuali o mezzi di selezione casuale.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
Esempio:<\/strong> mettiamo i nomi di ogni studente di una classe in un cappello e estraiamo i nomi a caso per ottenere un campione di studenti.<\/span><\/p>\n
Vantaggio:<\/strong><\/span> i campioni casuali semplici sono generalmente rappresentativi della popolazione<\/a> di interesse poich\u00e9 ogni membro ha le stesse probabilit\u00e0 di essere incluso nel campione.<\/span><\/p>\n
Campione casuale stratificato<\/span><\/strong> <\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/samplemethod-stratifier.jpg\")
<\/p>\n\n
Definizione:<\/strong> divisione di una popolazione in gruppi. Selezionare casualmente alcuni membri di ciascun gruppo per farli parte del campione.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
Esempio:<\/strong> dividere tutti gli studenti di una scuola in base al loro livello: matricole, seconde, junior e senior. Chiedi a 50 studenti di ogni classe di completare un sondaggio sui pasti scolastici.<\/span><\/p>\n
Vantaggio:<\/strong><\/span> i campioni casuali stratificati garantiscono che i membri di ciascun gruppo di popolazione siano inclusi nell’indagine.<\/span><\/p>\n
Campione casuale clusterizzato<\/span><\/strong> <\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/samplemethod-cluster.jpg\")
<\/p>\n\n
Definizione:<\/strong> divisione di una popolazione in gruppi. Seleziona casualmente alcuni cluster e includi tutti i membri di questi cluster nel campione.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
Esempio:<\/strong> un’azienda che offre escursioni di osservazione delle balene desidera intervistare i propri clienti. Dei dieci tour offerti al giorno, selezionano casualmente quattro tour e chiedono a ciascun cliente la sua esperienza.<\/span><\/p>\n
Vantaggio:<\/strong><\/span> i campioni casuali cluster raccolgono tutti i membri di determinati gruppi, il che \u00e8 utile quando ciascun gruppo riflette la popolazione nel suo complesso.<\/span><\/p>\n
Campionamento casuale sistematico<\/span><\/strong> <\/h3>\n
![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/samplemethod-systematique.jpg\")
<\/p>\n\n
Definizione:<\/strong> collocare ciascun membro di una popolazione in un determinato ordine. Scegli un punto di partenza casuale e seleziona ogni ennesimo<\/sup> membro che faccia parte del campione.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
Esempio:<\/strong> un insegnante ordina gli studenti in ordine alfabetico per cognome, sceglie casualmente un punto di partenza e sceglie uno studente su cinque da inserire nel campione.<\/span><\/p>\n
Vantaggio:<\/strong><\/span> i campioni casuali sistematici sono generalmente rappresentativi della popolazione<\/a> di interesse poich\u00e9 ogni membro ha le stesse possibilit\u00e0 di essere incluso nel campione.<\/span><\/p>\n
Metodi di campionamento non probabilistico<\/strong><\/span><\/h2>\n
Un’altra classe di metodi di campionamento \u00e8 nota come metodi di campionamento non probabilistico<\/strong> , poich\u00e9 non tutti i membri di una popolazione hanno la stessa probabilit\u00e0 di essere selezionati per far parte del campione.<\/span><\/p>\n
Questo tipo di metodo di campionamento viene talvolta utilizzato perch\u00e9 \u00e8 molto pi\u00f9 economico e pi\u00f9 pratico dei metodi di campionamento probabilistico. Viene spesso utilizzato durante le analisi esplorative quando i ricercatori vogliono semplicemente acquisire una conoscenza iniziale di una popolazione.<\/span><\/p>\n
Tuttavia, i campioni risultanti da questi metodi di campionamento non possono essere utilizzati per trarre conclusioni sulle popolazioni da cui provengono, perch\u00e9 generalmente non sono campioni rappresentativi.<\/span><\/p>\n
Campione di convenienza<\/span><\/strong><\/h3>\n
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Definizione:<\/strong> scelta dei membri facilmente disponibili di una popolazione da includere nel campione.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
Esempio:<\/strong> durante il giorno un ricercatore sta davanti a una biblioteca e intervista i passanti.<\/span><\/p>\n
Svantaggio:<\/strong><\/span> la posizione e l’ora del giorno influenzeranno i risultati. \u00c8 pi\u00f9 che probabile che il campione soffra di errori di sottostima<\/a> poich\u00e9 alcune persone (ad esempio coloro che lavorano durante il giorno) non saranno rappresentate nel campione.<\/span><\/p>\n
Campione di risposta volontaria<\/span><\/strong><\/h3>\n
\n
Definizione:<\/strong> un ricercatore chiede ai volontari di essere inclusi in uno studio e i membri di una popolazione decidono volontariamente se essere inclusi o meno nel campione.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
Esempio:<\/strong> un conduttore radiofonico chiede agli ascoltatori di andare online e completare un sondaggio sul suo sito web.<\/span><\/p>\n
Svantaggio:<\/strong><\/span> le persone cherispondono volontariamente<\/a> avranno probabilmente opinioni pi\u00f9 forti (positive o negative) rispetto al resto della popolazione, rendendole un campione non rappresentativo. Utilizzando questo metodo di campionamento, \u00e8 probabile che il campione soffra di bias dovuti alla mancata risposta<\/a> : alcuni gruppi di persone hanno semplicemente meno probabilit\u00e0 di fornire risposte.<\/span><\/p>\n
Campione di palle di neve<\/span><\/strong><\/h3>\n
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Definizione:<\/strong> i ricercatori reclutano i soggetti iniziali per partecipare a uno studio, quindi chiedono a tali soggetti iniziali di reclutare ulteriori soggetti per partecipare allo studio. Utilizzando questo approccio, la dimensione del campione diventa sempre pi\u00f9 grande man mano che ogni soggetto aggiuntivo recluta pi\u00f9 soggetti.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n
- Qual \u00e8 il peso medio di una certa specie di uccelli?<\/span><\/li>\n