Campione rappresentativo vs. campione casuale: qual è la differenza?
Gli economisti e i ricercatori cercano di ridurre la tendenza al campionamento a livelli quasi trascurabili quando impiegano l'analisi statistica. Tre caratteristiche di base in un campione riducono le possibilità di distorsione del campionamento e consentono agli economisti di fare inferenze più sicure su una popolazione generale dai risultati ottenuti dall'analisi o dallo studio del campione:
- Tali campioni devono essere rappresentativi della popolazione scelta studiata.
- Devono essere scelti a caso, nel senso che ogni membro della popolazione più grande 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 distorsioni. Queste tecniche di campionamento non si escludono a vicenda e, in effetti, sono spesso utilizzate in tandem per ridurre il grado di errore di campionamento in un'analisi e consentire una maggiore fiducia nel fare inferenze statistiche dal campione rispetto al gruppo più ampio.
Campione rappresentativo
Un campione rappresentativo è un gruppo o un gruppo scelto da una popolazione statistica più ampia o un gruppo di fattori o istanze che replica adeguatamente il gruppo più grande in base a qualunque caratteristica o qualità sia allo studio.
Un campione rappresentativo mette in parallelo le variabili e le caratteristiche chiave della grande società in esame. Alcuni esempi includono sesso, età, livello di istruzione, stato socioeconomico (SES) o stato civile. Una dimensione del campione più grande ha ridotto l'errore 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 modo casuale che consente a ciascun membro del gruppo più grande di avere le stesse 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 le stesse possibilità di essere selezionato.
Considerazioni speciali:
Le persone che raccolgono campioni devono garantire che la distorsione sia ridotta al minimo. Il campionamento rappresentativo è uno dei metodi chiave per raggiungere questo obiettivo poiché tali campioni replicano il più vicino possibile gli elementi della popolazione più ampia allo 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 la distorsione perché nessun membro specifico della popolazione rappresentativa ha maggiori possibilità di selezione nel campione rispetto a qualsiasi altro.
Il campionamento casuale efficace può essere realizzato attraverso una varietà di tecniche che portano a risultati più precisi e consentono una maggiore fiducia nel fare inferenze statistiche sulla popolazione prescelta.
Una delle più efficaci di queste tecniche è nota come stratificazione, suddividendo la popolazione più ampia in sottogruppi o strati di natura abbastanza omogenea e scegliendo un numero uguale di membri del gruppo da ciascuno strato. In altri metodi comuni come il campionamento sistematico, i membri sono scelti per iniziare da un punto di partenza casuale e procedere a intervalli periodici fissi.
Key Takeaways
- Un campione rappresentativo è un gruppo o un gruppo scelto da una popolazione statistica più ampia in base alle caratteristiche specificate.
- Un campione casuale è un gruppo o set scelto in modo casuale da una popolazione più ampia.
- I due possono essere usati insieme per aiutare a ridurre la distorsione del campione.