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Statistiche di campionamento

Statistiche di campionamento
Statistiche di campionamento

Video: 1. Alcuni tipi di campionamento 2024, Giugno

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Anonim

campionatura, nelle statistiche, un processo o un metodo per attirare un gruppo rappresentativo di individui o casi da una determinata popolazione. Il campionamento e l'inferenza statistica sono usati in circostanze in cui non è pratico ottenere informazioni da ogni membro della popolazione, come nell'analisi biologica o chimica, nel controllo di qualità industriale o nelle indagini sociali. Il progetto di campionamento di base è un semplice campionamento casuale, basato sulla teoria della probabilità. In questa forma di campionamento casuale, ogni elemento della popolazione campionata ha la stessa probabilità di essere selezionato. In un campione casuale di una classe di 50 studenti, ad esempio, ogni studente ha la stessa probabilità, 1/50, di essere selezionato. Ogni combinazione di elementi tratti dalla popolazione ha anche la stessa probabilità di essere selezionata. Il campionamento basato sulla teoria della probabilità consente allo sperimentatore di determinare la probabilità che i risultati statistici siano il risultato del caso. I metodi più comunemente usati, i perfezionamenti di questa idea di base, sono il campionamento stratificato (in cui la popolazione è divisa in classi e semplici campioni casuali sono estratti da ogni classe), il campionamento di cluster (in cui l'unità del campione è un gruppo, come una famiglia) e campionamento sistematico (campioni prelevati da qualsiasi sistema diverso dalla scelta casuale, come ogni decimo nome in un elenco).

opinione pubblica: il campione

Una volta definito l'universo, è necessario scegliere un campione dell'universo. Il metodo più affidabile di campionamento probabilistico, noto come

Un'alternativa al campionamento di probabilità è il campionamento del giudizio, in cui la selezione si basa sul giudizio del ricercatore e vi è una probabilità sconosciuta di inclusione nel campione per un dato caso. I metodi di probabilità sono generalmente preferiti perché evitano distorsioni di selezione e consentono di stimare l'errore di campionamento (la differenza tra la misura ottenuta dal campione e quella dell'intera popolazione da cui è stato estratto il campione).