Campione casuale semplice
Che cos’è un semplice campione casuale?
Un semplice campione casuale è un sottoinsieme di una popolazione statistica in cui ogni membro del sottoinsieme ha la stessa probabilità di essere scelto. Un semplice campione casuale deve essere una rappresentazione imparziale di un gruppo.
Un esempio di un semplice campione casuale sarebbero i nomi di 25 dipendenti scelti da un cappello da un’azienda di 250 dipendenti. In questo caso, la popolazione è di 250 dipendenti e il campione è casuale perché ogni dipendente ha le stesse possibilità di essere scelto. Il campionamento casuale viene utilizzato nella scienza per condurre test di controllo randomizzati o per esperimenti in cieco.
Punti chiave
- Un semplice campione casuale prende una piccola porzione casuale dell’intera popolazione per rappresentare l’intero set di dati, dove ogni membro ha la stessa probabilità di essere scelto.
- I ricercatori possono creare un semplice campione casuale utilizzando metodi come lotterie o estrazioni casuali.
- Un errore di campionamento può verificarsi con un semplice campione casuale se il campione non finisce per riflettere accuratamente la popolazione che si suppone rappresenti.
Comprensione del campione casuale semplice
I ricercatori possono creare un semplice campione casuale utilizzando un paio di metodi. Con un metodo di lotteria, a ciascun membro della popolazione viene assegnato un numero, dopodiché i numeri vengono selezionati a caso.
L’esempio in cui i nomi di 25 dipendenti su 250 vengono scelti da un cappello è un esempio del metodo della lotteria al lavoro. A ciascuno dei 250 dipendenti verrà assegnato un numero compreso tra 1 e 250, dopodiché 25 di quei numeri verranno scelti a caso.
Poiché gli individui che compongono il sottoinsieme del gruppo più ampio vengono scelti a caso, ogni individuo nell’ampio insieme di popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato. Questo crea, nella maggior parte dei casi, un sottoinsieme equilibrato che porta il maggior potenziale per rappresentare il gruppo più ampio nel suo insieme, libero da qualsiasi pregiudizio.
Per popolazioni più numerose, un metodo di lotteria manuale può essere piuttosto oneroso. La selezione di un campione casuale da una vasta popolazione di solito richiede un processo generato dal computer, mediante il quale viene utilizzata la stessa metodologia del metodo della lotteria, solo le assegnazioni dei numeri e le selezioni successive vengono eseguite dai computer, non dagli esseri umani.
Spazio per l’errore
Con un semplice campione casuale, deve esserci spazio per l’errore rappresentato da una varianza più e meno ( errore di campionamento ). Ad esempio, se in una scuola superiore di 1.000 studenti dovesse essere condotto un sondaggio per determinare quanti studenti sono mancini, un campionamento casuale può determinare che otto dei 100 campionati sono mancini. La conclusione sarebbe che l’8% della popolazione studentesca del liceo è mancina, quando in realtà la media globale sarebbe più vicina al 10%.
Lo stesso vale indipendentemente dall’argomento. Un’indagine sulla percentuale della popolazione studentesca che ha gli occhi verdi o è fisicamente inabile risulterebbe in una probabilità matematica basata su un semplice sondaggio casuale, ma sempre con una varianza più o meno. L’unico modo per avere un tasso di accuratezza del 100% sarebbe quello di interrogare tutti i 1.000 studenti che, per quanto possibile, sarebbero impraticabili.
Campione casuale semplice e casuale stratificato
Campioni casuali semplici e campioni casuali stratificati sono entrambi strumenti di misurazione statistica. Un semplice campione casuale viene utilizzato per rappresentare l’intera popolazione di dati. Un campione casuale stratificato divide la popolazione in gruppi più piccoli, o strati, in base a caratteristiche condivise.
A differenza dei campioni casuali semplici, i campioni casuali stratificati vengono utilizzati con popolazioni che possono essere facilmente suddivise in diversi sottogruppi o sottoinsiemi. Questi gruppi si basano su determinati criteri, quindi gli elementi di ciascuno vengono scelti casualmente in proporzione alle dimensioni del gruppo rispetto alla popolazione.
Questo metodo di campionamento significa che ci saranno selezioni da ciascun gruppo diverso, la cui dimensione si basa sulla sua proporzione rispetto all’intera popolazione. Ma i ricercatori devono garantire che gli strati non si sovrappongano. Ogni punto della popolazione deve appartenere solo a uno strato, quindi ogni punto si esclude a vicenda. La sovrapposizione degli strati aumenterebbe la probabilità che alcuni dati vengano inclusi, distorcendo così il campione.
Vantaggi dei campioni casuali semplici
La facilità d’uso rappresenta il più grande vantaggio del semplice campionamento casuale. A differenza dei metodi di campionamento più complicati, come il campionamento casuale stratificato e il campionamento probabilistico, non è necessario dividere la popolazione in sottopopolazioni o intraprendere altri passaggi aggiuntivi prima di selezionare i membri della popolazione a caso.
Un semplice campione casuale deve essere una rappresentazione imparziale di un gruppo. 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.
Sebbene il semplice campionamento casuale sia inteso come un approccio imparziale all’indagine, può verificarsi un errore di selezione del campione. Quando un insieme campione della popolazione più ampia non è sufficientemente inclusivo, la rappresentazione dell’intera popolazione è distorta e richiede tecniche di campionamento aggiuntive.
Svantaggi dei campioni casuali semplici
Un errore di campionamento può verificarsi con un semplice campione casuale se il campione non finisce per riflettere accuratamente la popolazione che si suppone rappresenti. Ad esempio, nel nostro semplice campione casuale di 25 dipendenti, sarebbe possibile disegnare 25 uomini anche se la popolazione fosse composta da 125 donne e 125 uomini.
Per questo motivo, il semplice campionamento casuale è più comunemente usato quando il ricercatore conosce poco la popolazione. Se il ricercatore ne sapesse di più, sarebbe meglio utilizzare una tecnica di campionamento diversa, come il campionamento casuale stratificato, che aiuta a tenere conto delle differenze all’interno della popolazione, come età, razza o sesso. Altri svantaggi includono il fatto che per il campionamento da grandi popolazioni, il processo può essere dispendioso in termini di tempo e costoso rispetto ad altri metodi.
Domande frequenti
Perché un semplice campione casuale è “semplice”?
Non esiste un metodo più semplice per estrarre un campione di ricerca da una popolazione più ampia del semplice campionamento casuale. Selezionando un numero sufficiente di soggetti completamente a caso dalla popolazione più ampia si ottiene anche un campione che può essere rappresentativo del gruppo studiato.
Quali sono alcuni svantaggi di un semplice campione casuale?
Tra gli svantaggi di questa tecnica vi sono la difficoltà di ottenere l’accesso agli intervistati che può essere attinto dalla popolazione più ampia, più tempo, maggiori costi e il fatto che in determinate circostanze possono ancora verificarsi bias.
Cos’è un campione casuale stratificato?
Un campione casuale stratificato, in contrasto con un semplice sorteggio, divide prima la popolazione in gruppi più piccoli, o strati, in base a caratteristiche condivise. Pertanto, una strategia di campionamento stratificata garantirà che i membri di ciascun sottogruppo siano inclusi nell’analisi dei dati. Il campionamento stratificato viene utilizzato per evidenziare le differenze tra i gruppi in una popolazione, al contrario del semplice campionamento casuale, che tratta tutti i membri di una popolazione come uguali, con la stessa probabilità di essere campionati.
Come vengono utilizzati i campioni casuali?
L’utilizzo di un semplice campionamento casuale consente ai ricercatori di generalizzare su una popolazione specifica e di tralasciare qualsiasi pregiudizio. Utilizzando tecniche statistiche, è possibile fare inferenze e previsioni sulla popolazione senza dover esaminare o raccogliere dati da ogni individuo in quella popolazione.