Campione rappresentativo vs campione casuale: quale ' è la differenza?

Campione rappresentativo vs campione casuale: Una panoramica

Nel condurre analisi statistiche, economisti e ricercatori cercano di ridurre il bias di campionamento a un livello quasi trascurabile. Il pericolo di bias di campionamento è che può risultare in un campione parziale di una popolazione (o fattori non umani) in cui tutti gli individui, o istanze, non erano ugualmente suscettibili di essere stati selezionati.,

Al fine di ridurre la probabilità di campioni di parte, gli statistici e gli economisti in genere cercano di garantire che tre criteri di base siano soddisfatti in ogni analisi o studio del campione., In questo modo, gli statistici e gli economisti possono fare inferenze più sicure su una popolazione generale dai risultati ottenuti.

• Tali campioni devono essere rappresentativi della popolazione prescelta studiata.
• Devono essere scelti a caso, il che significa che ogni membro della popolazione più grande ha le stesse possibilità di essere scelto.
• Devono essere abbastanza grandi da non inclinare i risultati. La dimensione ottimale del gruppo di campioni dipende dal grado preciso di confidenza richiesto per fare un’inferenza.,

Il campionamento rappresentativo e il campionamento casuale sono due tecniche utilizzate per garantire che i dati siano privi di pregiudizi. Queste tecniche di campionamento non si escludono a vicenda. Infatti, sono spesso utilizzati in tandem per ridurre il grado di errore di campionamento in uno studio. Quando combinati, questi due metodi consentono una maggiore fiducia nel fare inferenze statistiche dal campione per quanto riguarda il gruppo più ampio.,

Campione rappresentativo

Un campione rappresentativo è un gruppo o un insieme scelto tra una popolazione statistica più ampia o un gruppo di fattori o istanze che replica adeguatamente il gruppo più ampio in base a qualsiasi caratteristica o qualità sia oggetto di studio.

Un campione rappresentativo mette in parallelo variabili chiave e caratteristiche della società più grande in esame. Alcuni esempi includono sesso, età, livello di istruzione, stato socioeconomico (SES) o stato civile., Una dimensione maggiore del campione riduce la probabilità di errori di campionamento e aumenta la probabilità che il campione rifletta con precisione la popolazione target.

Campione casuale

Un campione casuale è un gruppo o un insieme scelto da una popolazione più ampia—o da un gruppo di fattori di istanze—in modo casuale che consente a ciascun membro del gruppo più ampio di avere le stesse possibilità di essere scelto. Un campione casuale è pensato per essere una rappresentazione imparziale della popolazione più grande., È considerato un modo equo per selezionare un campione da una popolazione più ampia (poiché ogni membro della popolazione ha le stesse possibilità di essere selezionato).

Considerazioni speciali

Per gli economisti e gli statistici che raccolgono campioni, è imperativo che assicurino che il bias sia ridotto al minimo. Se non si tiene conto della polarizzazione del campionamento, i risultati di uno studio o di un’analisi possono essere erroneamente attribuiti. Il campionamento rappresentativo è uno dei metodi chiave per raggiungere questo obiettivo perché tali campioni replicano il più fedelmente possibile elementi della popolazione più ampia in studio.,

Questo da solo, tuttavia, non è sufficiente a rendere trascurabile il bias di campionamento. La combinazione della tecnica di campionamento casuale con il metodo di campionamento rappresentativo riduce ulteriormente la distorsione perché nessun membro specifico della popolazione rappresentativa ha maggiori possibilità di selezione nel campione rispetto a qualsiasi altro.

Una delle più efficaci di queste tecniche è conosciuta come stratificazione. Con la stratificazione, la popolazione più grande è suddivisa in sottogruppi—o strati-di natura abbastanza omogenea. Quindi, viene selezionato un numero uguale di membri del gruppo da ogni strato.,

Un altro metodo comune per ottenere un campione casuale o rappresentativo è indicato come campionamento sistematico. Con questo metodo, per iniziare, i membri – o elementi-di uno studio, sono scelti da un punto di partenza casuale. Quindi, la selezione procede a intervalli fissi e periodici.,