Statistiche - Metodi di campionamento
I metodi di campionamento sono i modi per scegliere le persone dalla popolazione da considerare in un'indagine campionaria. I campioni possono essere suddivisi in base ai seguenti criteri.
Probability samples - In tali campioni, ogni elemento della popolazione ha una probabilità o probabilità nota di essere scelto per il campione.
Non-probability samples - In tali campioni, non si può essere certi di avere una probabilità nota di ciascun elemento della popolazione.
Metodi di campionamento probabilistico
I metodi di campionamento probabilistico garantiscono che il campione scelto rappresenti correttamente la popolazione e l'indagine condotta sarà statisticamente valida. Di seguito sono riportati i tipi di metodi di campionamento probabilistico:
Simple random sampling. - Questo metodo si riferisce a un metodo avente le seguenti proprietà:
La popolazione ha N oggetti.
Il campione ha n oggetti.
Tutti i possibili campioni di n oggetti hanno la stessa probabilità di accadimento.
Un esempio di semplice campionamento casuale è il metodo della lotteria. Assegna a ciascun elemento della popolazione un numero univoco e posiziona i numeri nella ciotola. Mescola i numeri accuratamente. Un ricercatore bendato deve selezionare n numeri. Includere gli elementi della popolazione nel campione il cui numero è stato selezionato.
Stratified sampling- In questo tipo di metodo di campionamento, la popolazione è divisa in gruppi chiamati strati basati su alcune caratteristiche comuni come la geografia. Quindi i campioni vengono selezionati da ciascun gruppo utilizzando un semplice metodo di campionamento casuale e quindi viene condotto il sondaggio sulle persone di quei campioni.
Cluster sampling- In questo tipo di metodo di campionamento, ogni membro della popolazione viene assegnato a un gruppo univoco chiamato cluster. Un cluster campione viene selezionato utilizzando un semplice metodo di campionamento casuale e quindi viene condotto il sondaggio sulle persone di quel cluster campione.
Multistage sampling- In tal caso, combinazione di diversi metodi di campionamento in diverse fasi. Ad esempio, nella prima fase, il campionamento dei cluster può essere utilizzato per scegliere i cluster dalla popolazione e quindi il campionamento casuale del campione può essere utilizzato per scegliere gli elementi da ciascun cluster per il campione finale.
Systematic random sampling- In questo tipo di metodo di campionamento, viene creato un elenco di ogni membro della popolazione e quindi il primo elemento campione viene selezionato casualmente dai primi k elementi. Successivamente, ogni k-esimo elemento viene selezionato dall'elenco.
Metodi di campionamento non probabilistico
I metodi di campionamento non probabilistico sono convenienti e convenienti. Ma non consentono di stimare la misura in cui le statistiche campionarie possono variare dai parametri della popolazione. Mentre i metodi di campionamento probabilistico consentono questo tipo di analisi. Di seguito sono riportati i tipi di metodi di campionamento non probabilistico:
Voluntary sample- In tali metodi di campionamento, alle persone interessate viene chiesto di essere coinvolte in un'indagine volontaria. Un buon esempio di campione volontario nel sondaggio on-line di un telegiornale a cui viene chiesto di partecipare. Nel campione volontario, gli spettatori scelgono il campione, non colui che conduce il sondaggio.
Convenience sample- In tali metodi di campionamento, il geometra sceglie le persone che sono facilmente disponibili per dare i loro input. Ad esempio, un geometra sceglie una sala cinematografica per sondare gli spettatori. Se la sala cinematografica è stata selezionata sulla base del fatto che fosse più facile da raggiungere, si tratta di un metodo di campionamento conveniente.