Campione casuale semplice e casuale stratificato: qual è la differenza?
Campione casuale semplice e casuale stratificato: una panoramica
Nell’analisi statistica, la ” popolazione ” è l’insieme totale di osservazioni o dati esistenti. Tuttavia, spesso non è possibile misurare ogni individuo o punto dati in una popolazione. Invece, i ricercatori si affidano a campioni. Un campione è un insieme di osservazioni della popolazione. Il metodo di campionamento è il processo utilizzato per estrarre campioni dalla popolazione.
Campioni casuali semplici e campioni casuali stratificati sono entrambi metodi comuni per ottenere un campione. Un semplice campione casuale viene utilizzato per rappresentare l’intera popolazione di dati e. Seleziona casualmente gli individui dalla popolazione senza altre considerazioni.
Un campione casuale stratificato, d’altra parte, 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.
Punti chiave
- Campioni casuali semplici e stratificati sono strumenti di misurazione statistica.
- Un semplice campione casuale prende una piccola porzione di base dell’intera popolazione per rappresentare l’intero set di dati.
- La popolazione è suddivisa in diversi gruppi che condividono caratteristiche simili, da cui viene prelevato un campione casuale stratificato.
Campione casuale semplice
Il campionamento casuale semplice è uno strumento statistico utilizzato per descrivere un campione molto semplice preso da una popolazione di dati. Questo campione rappresenta l’equivalente dell’intera popolazione.
Il campione casuale semplice viene spesso utilizzato quando sono disponibili pochissime informazioni sulla popolazione di dati, quando la popolazione di dati presenta troppe differenze da dividere in vari sottoinsiemi o quando esiste una sola caratteristica distinta tra la popolazione di dati.
Ad esempio, un’azienda di caramelle potrebbe voler studiare le abitudini di acquisto dei suoi clienti per determinare il futuro della sua linea di prodotti. Se ci sono 10.000 clienti, è possibile utilizzare scegli 100 di quei clienti come campione casuale. Può quindi applicare ciò che trova da quei 100 clienti al resto della sua base.
Gli statistici elaboreranno un elenco esaustivo di una popolazione di dati e quindi selezioneranno un campione casuale all’interno di quel grande gruppo. In questo campione, ogni membro della popolazione ha le stesse possibilità di essere selezionato per far parte del campione. Possono essere scelti in due modi:
- Attraverso una lotteria manuale, in cui ad ogni membro della popolazione viene assegnato un numero. I numeri vengono quindi estratti a caso da qualcuno da includere nel campione. Questo è utilizzato al meglio quando si guarda un piccolo gruppo.
- Campionamento generato dal computer. Questo metodo funziona meglio con set di dati più grandi, utilizzando un computer per selezionare i campioni piuttosto che un essere umano.
L’utilizzo di un semplice campionamento casuale consente ai ricercatori di generalizzare su una popolazione specifica e di tralasciare qualsiasi pregiudizio. Questo può aiutare a determinare come prendere decisioni future. In modo che la società di caramelle dell’esempio sopra possa utilizzare questo strumento per sviluppare un nuovo sapore di caramelle da produrre in base ai gusti attuali dei 100 clienti. Ma tieni presente che queste sono generalizzazioni, quindi c’è spazio per l’errore. Dopotutto, è un semplice esempio. Quei 100 clienti potrebbero non avere una rappresentazione accurata dei gusti dell’intera popolazione.
Campionamento casuale stratificato
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 scelgono casualmente gli elementi da ciascuno 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.
L’azienda di caramelle può decidere di utilizzare il metodo di campionamento stratificato casuale dividendo i suoi 100 clienti in diversi gruppi di età per aiutare a prendere decisioni sul futuro della sua produzione.
I gestori di portafoglio possono utilizzare il campionamento casuale stratificato per creare portafogli replicando un indice come un indice obbligazionario.
Il campionamento stratificato offre alcuni vantaggi e svantaggi rispetto al semplice campionamento casuale. Poiché utilizza caratteristiche specifiche, può fornire una rappresentazione più accurata della popolazione in base a ciò che viene utilizzato per dividerla in diversi sottoinsiemi. Ciò richiede spesso una dimensione del campione inferiore, che può far risparmiare risorse e tempo. Inoltre, includendo un numero sufficiente di punti campione da ogni strato, i ricercatori possono condurre un’analisi separata su ogni singolo strato.
Ma è necessario più lavoro per estrarre un campione stratificato rispetto a un campione casuale. I ricercatori devono tracciare e verificare individualmente i dati per ogni strato per l’inclusione, il che può richiedere molto più tempo rispetto al campionamento casuale.