Campione rappresentativo e campione casuale: qual è la differenza?

Campione rappresentativo e campione casuale: una panoramica

Quando conducono analisi statistiche, economisti e ricercatori cercano di ridurre il bias di campionamento a un livello quasi trascurabile. Il pericolo del bias di campionamento è che può risultare in un campione parziale di una popolazione (o di fattori non umani) in cui non era probabile che tutti gli individui, o le istanze, fossero stati selezionati allo stesso modo.

Punti chiave

• Quando conducono analisi statistiche, economisti e ricercatori cercano di ridurre il bias di campionamento a un livello quasi trascurabile.
• Il pericolo del bias di campionamento è che può risultare in un campione parziale di una popolazione (o di fattori non umani) in cui non era probabile che tutti gli individui, o le istanze, fossero stati selezionati allo stesso modo.
• Se non si tiene conto del bias di campionamento, i risultati di uno studio o di un’analisi possono essere attribuiti erroneamente.
• Il campionamento rappresentativo e il campionamento casuale sono due tecniche utilizzate per garantire che i dati siano privi di pregiudizi.
• Un campione rappresentativo è un gruppo o un insieme scelto da una popolazione statistica più ampia in base a caratteristiche specificate.
• Un campione casuale è un gruppo o un insieme scelto in modo casuale da una popolazione più ampia.

Al fine di ridurre la probabilità di campioni distorti, 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, statistici ed economisti possono trarre conclusioni più sicure su una popolazione generale dai risultati ottenuti.

• Tali campioni devono essere rappresentativi della popolazione scelta studiata.
• Devono essere scelti a caso, il che significa che ogni membro della popolazione più ampia ha le stesse possibilità di essere scelto.
• Devono essere abbastanza grandi da non distorcere i risultati. La dimensione ottimale del gruppo campione dipende dal preciso grado 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. In effetti, vengono spesso utilizzati in tandem per ridurre il grado di errore di campionamento in uno studio. Quando combinati, questi due metodi consentono una maggiore sicurezza nel fare inferenze statistiche dal campione rispetto al gruppo più ampio.

Campione rappresentativo

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

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

Campione casuale

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

considerazioni speciali

Per gli economisti e gli statistici che raccolgono campioni, è imperativo garantire che i pregiudizi siano ridotti al minimo. Se non si tiene conto del bias di campionamento, i risultati di uno studio o di un’analisi possono essere attribuiti erroneamente. Il campionamento rappresentativo è uno dei metodi chiave per raggiungere questo obiettivo perché tali campioni replicano il più fedelmente possibile gli 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 il bias 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 nota come stratificazione. Con la stratificazione, la popolazione più ampia viene scomposta in sottogruppi – o strati – di natura abbastanza omogenea. Quindi, un numero uguale di membri del gruppo viene selezionato da ogni strato.

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