{"id":52,"date":"2023-08-06T01:14:35","date_gmt":"2023-08-06T01:14:35","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/campionamento-stratificato\/"},"modified":"2023-08-06T01:14:35","modified_gmt":"2023-08-06T01:14:35","slug":"campionamento-stratificato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/campionamento-stratificato\/","title":{"rendered":"Campionamento stratificato"},"content":{"rendered":"

In questo articolo spieghiamo cos\u2019\u00e8 il campionamento stratificato e come si effettua. Qui troverai la spiegazione dei sottotipi di campionamento stratificato e infine quali sono i vantaggi e gli svantaggi del campionamento stratificato. <\/p>\n

<\/span> Cos\u2019\u00e8 il campionamento stratificato?<\/span><\/h2>\n

Il campionamento stratificato<\/strong> \u00e8 un metodo statistico utilizzato per selezionare gli elementi di un campione dividendo la popolazione in gruppi (chiamati strati). Cio\u00e8, nel campionamento stratificato, la popolazione viene divisa in strati e gli individui di ciascuno strato vengono selezionati casualmente per formare l’intero campione di studio.<\/p>\n

Gli strati sono gruppi omogenei o, in altre parole, gli individui di uno strato hanno caratteristiche proprie che li differenziano dagli altri strati. Un individuo pu\u00f2 quindi appartenere solo ad uno strato. <\/p>\n

\n
\"campionamento<\/figure>\n<\/div>\n

Il campionamento stratificato \u00e8 molto utile quando la popolazione \u00e8 composta da gruppi molto omogenei e molto diversi tra loro.<\/p>\n

Logicamente, la somma delle dimensioni di tutti gli strati d\u00e0 la dimensione della popolazione statistica:<\/p>\n<\/p>\n

\"N=N_1+N_2+N_3+\\dots+N_k\"<\/p>\n<\/p>\n

Allo stesso modo, la somma della dimensione del campione scelta in ciascuno strato \u00e8 uguale alla dimensione totale del campione dello studio statistico:<\/p>\n<\/p>\n

\"n=n_1+n_2+n_3+\\dots+n_k\"<\/p>\n<\/p>\n

Generalmente distinguiamo tra lettere maiuscole e minuscole per designare rispettivamente la popolazione o il campione. <\/p>\n

<\/span> Come eseguire il campionamento stratificato<\/span><\/h2>\n

I passaggi per eseguire il campionamento stratificato sono i seguenti:<\/p>\n

    \n
  1. Definire la popolazione target.<\/span><\/li>\n
  2. Scegli la stratificazione variabile<\/strong> e quanti strati ci saranno.<\/span><\/li>\n
  3. Identificare a quale strato appartiene ciascun elemento della popolazione.<\/strong><\/span><\/li>\n
  4. Calcolare la dimensione di ciascuno strato<\/strong> che far\u00e0 parte del campione.<\/span><\/li>\n
  5. Selezionare casualmente gli elementi di ciascuno strato<\/strong> che apparterranno al campione di studio. Per ogni strato \u00e8 necessario selezionare tanti elementi quanti sono stati decisi nel passaggio precedente.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Tieni presente che la dimensione che ciascuno strato rappresenter\u00e0 nel campione dipende non solo dalla dimensione dello strato, ma anche dal tipo di campionamento stratificato. Successivamente, viene spiegato ciascun tipo di campionamento stratificato e come viene calcolata la dimensione del campione di ciascuno strato utilizzando un esempio. <\/p>\n

    <\/span> Tipi di campionamento stratificato<\/span><\/h2>\n

    Ora che conosci la definizione di campionamento stratificato, dovresti sapere che esistono diversi tipi di campionamento stratificato, classificati come segue:<\/p>\n

      \n
    • Campionamento proporzionale stratificato<\/strong><\/li>\n
    • Campionamento stratificato uniforme<\/strong><\/li>\n
    • Il campionamento \u00e8<\/span> ottimale<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n

      Ogni tipologia di campionamento stratificato \u00e8 spiegata in dettaglio di seguito per comprenderne meglio il significato. <\/p>\n

      <\/span> Campionamento proporzionale stratificato<\/span><\/h3>\n

      Nel campionamento proporzionale stratificato<\/strong> o nel campionamento per allocazione proporzionale, il numero di elementi di ciascuno strato che fanno parte del campione di studio \u00e8 proporzionale alla dimensione di ciascuno strato.<\/p>\n

      Pertanto, se uno strato \u00e8 pi\u00f9 grande di un altro, il campione finale conterr\u00e0 pi\u00f9 elementi di quello strato. D’altra parte, se uno strato \u00e8 pi\u00f9 piccolo di un altro, ci saranno meno elementi di questo strato nel campione dell’analisi statistica.<\/p>\n

      Questo tipo di campionamento stratificato \u00e8 utile quando gli strati hanno dimensioni diverse e si desidera che il campione includa pi\u00f9 elementi provenienti dagli strati pi\u00f9 grandi.<\/p>\n

      Per calcolare il numero di elementi di ciascuno strato<\/strong> che saranno presenti nel campione, la dimensione di ciascuno strato deve essere divisa per la somma delle dimensioni di tutti gli strati. Il risultato sar\u00e0 la proporzione dello strato che dovrebbe essere incluso nel campione, quindi questo dovr\u00e0 essere moltiplicato per la dimensione del campione desiderata.<\/p>\n<\/p>\n

      \"n_i=n\\cdot<\/p>\n<\/p>\n

      Oro<\/p>\n<\/p>\n

      \"n\"<\/p>\n

      \u00e8 la dimensione totale del campione desiderata,<\/p>\n

      \"n_i\"<\/p>\n

      il numero di elementi nello strato<\/p>\n

      \"i\"<\/p>\n

      da includere nel campione,<\/p>\n

      \"N_i\"<\/p>\n

      dimensione dello strato<\/p>\n

      \"i\"<\/p>\n

      , E<\/p>\n

      \"N\"<\/p>\n

      il numero totale degli elementi della popolazione.<\/p>\n

      Ad esempio, immaginiamo di voler fare uno studio in un\u2019azienda con 150 dipendenti, prendendo un campione di 50 persone e stratificando i dati in base all\u2019et\u00e0 dei lavoratori. Possiamo classificare i dati come segue:<\/p>\n

        \n
      • Dai 20 ai 29 anni: 35 lavoratori<\/li>\n
      • Dai 30 ai 39 anni: 57 dipendenti<\/li>\n
      • Dai 40 ai 49 anni: 42 dipendenti<\/li>\n
      • Da 50 a 59 anni: 16 dipendenti<\/li>\n<\/ul>\n

        Quindi, se stratifichiamo i dati proporzionalmente, il campionamento sar\u00e0 il seguente: <\/p>\n

        \n
        \"campionamento<\/figure>\n<\/div>\n

        <\/span> Campionamento stratificato uniforme<\/span><\/h3>\n

        Nel campionamento stratificato uniforme<\/strong> o nel campionamento per fissazione uniforme, il numero di elementi di ciascuno strato che fanno parte del campione di studio \u00e8 uguale.<\/p>\n

        Ogni strato ha quindi lo stesso peso in questo tipo di campionamento. Sia che uno strato abbia pi\u00f9 o meno individui di un altro strato, tutti saranno rappresentati nel campione dallo stesso numero di individui.<\/p>\n

        In questo caso, per calcolare la dimensione degli elementi in ciascuno strato,<\/strong> la dimensione del campione desiderata deve essere divisa per il numero di strati esistenti. In altre parole, dovrebbe essere utilizzata la seguente formula:<\/p>\n<\/p>\n

        \"n_i=\\cfrac{n}{k}\"<\/p>\n<\/p>\n

        Oro<\/p>\n<\/p>\n

        \"n\"<\/p>\n

        \u00e8 la dimensione totale del campione desiderata,<\/p>\n

        \"n_i\"<\/p>\n

        il numero di elementi nello strato<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        chi sar\u00e0 incluso nel campione e<\/p>\n

        \"k\"<\/p>\n

        il numero di strati in cui \u00e8 stata suddivisa la popolazione.<\/p>\n

        Seguendo l’esempio precedente, poich\u00e9 volevamo un campione di 50 lavoratori e in totale c’erano 4 strati diversi, la dimensione del campione di ciascuno strato sar\u00e0:<\/p>\n<\/p>\n

        \"n_i=\\cfrac{50}{4}=12,5\"<\/p>\n<\/p>\n

        Essendo il risultato un numero decimale, alcuni strati avranno 12 lavoratori e altri 13 fino a raggiungere 50 lavoratori. Quindi il campionamento stratificato uniforme \u00e8 il seguente: <\/p>\n

        \n
        \"campionamento<\/figure>\n<\/div>\n

        Come puoi vedere, la dimensione del campione di ciascuno strato \u00e8 indipendente dalla proporzione di ciascuno. <\/p>\n

        <\/span>Campionamento stratificato ottimale<\/span><\/h3>\n

        Nel campionamento stratificato ottimale<\/strong> , il numero di elementi in ciascuno strato dipende proporzionalmente dalla variabilit\u00e0 di ciascuno strato.<\/p>\n

        Pertanto, gli strati con maggiore variabilit\u00e0 avranno una dimensione campionaria maggiore e, viceversa, gli strati con minore variabilit\u00e0 avranno una dimensione campionaria inferiore.<\/p>\n

        La formula per determinare quanti elementi di ciascuno strato faranno parte del campione dello studio statistico \u00e8 la seguente:<\/p>\n<\/p>\n

        \"n_i=n\\cdot<\/p>\n<\/p>\n

        Oro<\/p>\n<\/p>\n

        \"n\"<\/p>\n

        \u00e8 la dimensione totale del campione desiderata,<\/p>\n

        \"n_i\"<\/p>\n

        \u00e8 il numero di elementi nello strato<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        da includere nel campione,<\/p>\n

        \"\\sigma_i\"<\/p>\n

        \u00e8 la deviazione standard (o deviazione tipica) dello strato<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        , E<\/p>\n

        \"N_i\"<\/p>\n

        \u00e8 la dimensione dello strato<\/p>\n

        \"i\"<\/p>\n

        . <\/p>\n

        <\/span> Vantaggi e svantaggi del campionamento stratificato<\/span><\/h2>\n

        Il campionamento stratificato presenta i seguenti vantaggi e svantaggi: <\/p>\n

        \n\n\n\n\n\n\n\n\n
        vantaggio<\/th>\n Svantaggi<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        Permette di studiare statisticamente non solo l’intera popolazione, ma anche ogni strato particolare.<\/td>\n Questo \u00e8 un metodo di campionamento complicato da implementare.<\/td>\n<\/tr>\n
        L’errore di campionamento commesso dal campionamento stratificato \u00e8 sempre uguale o inferiore a quello del campionamento casuale semplice.<\/td>\n Si tratta di un processo di campionamento lungo e quindi costoso.<\/td>\n<\/tr>\n
        Ti consente di sfruttare la conoscenza della popolazione da parte del ricercatore.<\/td>\n Sono necessarie molte informazioni sul campione analizzato per poterlo stratificare.<\/td>\n<\/tr>\n
        Con il campionamento stratificato, ci assicuriamo che almeno un elemento di ciascuno strato sia incluso nel campione.<\/td>\n \u00c8 necessario conoscere la proporzione di ciascuno strato per poter effettuare il campionamento.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n

        La caratteristica principale del campionamento stratificato \u00e8 che viene utilizzato per analizzare statisticamente ciascun gruppo o strato in cui \u00e8 stata suddivisa la popolazione. Naturalmente con questo tipo di campionamento \u00e8 possibile studiare anche l\u2019intera popolazione. Inoltre, i vantaggi della stratificazione dei dati saranno maggiori se gli strati sono diversi tra loro.<\/p>\n

        Al contrario, il fatto di stratificare i dati per poter effettuare il campionamento implica un aumento della complessit\u00e0 del campionamento, essendo il campionamento stratificato pi\u00f9 complicato da effettuare rispetto ad altri tipi di campionamento. Questa propriet\u00e0 implica anche che si tratta di un campione costoso da realizzare, poich\u00e9 richiede tempo per eseguire correttamente la stratificazione.<\/p>\n

        Un altro svantaggio del campionamento stratificato \u00e8 che richiede molte informazioni sulla popolazione che si desidera studiare, cosa che non \u00e8 necessaria in altri tipi di campionamento come il campionamento casuale semplice. Sebbene questo svantaggio possa essere mitigato se il ricercatore ha una grande conoscenza nel settore.<\/p>\n

        Infine, con il campionamento stratificato, otteniamo un campione pi\u00f9 rappresentativo della popolazione rispetto ad altri tipi di campionamento, perch\u00e9 garantiamo che siano inclusi elementi di ogni strato. Al contrario, in altri campioni, il campione risultante potrebbe non contenere elementi provenienti da nessuno strato.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        In questo articolo spieghiamo cos\u2019\u00e8 il campionamento stratificato e come si effettua. Qui troverai la spiegazione dei sottotipi di campionamento stratificato e infine quali sono i vantaggi e gli svantaggi del campionamento stratificato. Cos\u2019\u00e8 il campionamento stratificato? Il campionamento stratificato \u00e8 un metodo statistico utilizzato per selezionare gli elementi di un campione dividendo la popolazione […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[],"yoast_head":"\n\u25b7 Cos'\u00e8 il campionamento stratificato? 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