Utilizzo di campioni casuali semplici per studiare popolazioni più ampie
Il campionamento casuale semplice è un metodo utilizzato per selezionare un campione di dimensioni inferiori da una popolazione più ampia e utilizzarlo per ricercare e fare generalizzazioni sul gruppo più ampio. È uno dei numerosi metodi utilizzati dagli statistici e dai ricercatori per estrarre un campione da una popolazione più ampia; semplice campione casuale includono la sua facilità d’uso e la sua rappresentazione accurata della popolazione più ampia.
Come viene generato un campione casuale semplice
I ricercatori generano un semplice campione casuale ottenendo un elenco esaustivo di una popolazione più ampia e quindi selezionando, a caso, un certo numero di individui da includere nel campione. Con un semplice campione casuale, ogni membro della popolazione più ampia ha la stessa possibilità di essere selezionato.
I ricercatori hanno due modi per generare un semplice campione casuale. Uno è un metodo di lotteria manuale. A ciascun membro del gruppo di popolazione più ampio viene assegnato un numero. Successivamente, i numeri vengono estratti a caso per comprendere il gruppo campione. se si prendesse un semplice campione casuale di 100 studenti in una scuola superiore con una popolazione di 1.000 abitanti, ogni studente dovrebbe avere una possibilità su 10 di essere selezionato.
Il metodo della lotteria manuale funziona bene per le popolazioni più piccole, ma non è fattibile per quelle più grandi. In queste situazioni, i ricercatori preferiscono la selezione generata dal computer. Funziona secondo lo stesso principio, ma un sofisticato sistema informatico, piuttosto che un essere umano, assegna numeri e li seleziona a caso.
Spazio per l’errore
Con un semplice campione casuale, deve esserci spazio per l’errore rappresentato da una varianza più e meno. Ad esempio, se nella stessa scuola superiore dovesse essere condotto un sondaggio per determinare quanti studenti sono mancini, il 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 un’alta 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 esaminare tutti i 1.000 studenti che, per quanto possibile, sarebbero impraticabili.
Vantaggi del campionamento casuale
I vantaggi dei semplici campioni casuali includono la facilità d’uso e l’accuratezza della rappresentazione. Non esiste un metodo più semplice per estrarre un campione di ricerca da una popolazione più ampia del semplice campionamento casuale. Non è necessario dividere la popolazione in sottopopolazioni o compiere ulteriori passi oltre a cogliere il numero di soggetti di ricerca necessari a caso dal gruppo più ampio. Ancora una volta, gli unici requisiti sono che la casualità governa il processo di selezione e che ogni membro della popolazione più ampia abbia la stessa probabilità di selezione.
Selezionando i soggetti completamente a caso dalla popolazione più ampia si ottiene anche un campione rappresentativo del gruppo studiato. Anche campioni di dimensioni inferiori a 40 possono mostrare un basso errore di campionamento quando il campionamento casuale semplice viene eseguito correttamente. Per qualsiasi tipo di ricerca su una popolazione, è fondamentale utilizzare un campione rappresentativo per fare inferenze e generalizzazioni sul gruppo più ampio; un campione di parte può portare a trarre conclusioni errate sulla popolazione più ampia.
Il campionamento casuale semplice è semplice come indica il nome ed è accurato. Queste due caratteristiche danno al semplice campionamento casuale un forte vantaggio rispetto ad altri metodi di campionamento quando si conducono ricerche su una popolazione più ampia.