Campione casuale semplice

Che cos'è un semplice campione casuale?

Un semplice campione casuale è un sottoinsieme di una popolazione statistica in cui ciascun 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 una società di 250 dipendenti. In questo caso, la popolazione è composta da 250 dipendenti e il campione è casuale perché ogni dipendente ha le stesse possibilità di essere scelto. Il campionamento casuale viene utilizzato in ambito scientifico per condurre test di controllo randomizzati o per esperimenti in cieco.

Non esiste un metodo più semplice per estrarre un campione di ricerca da una popolazione più ampia del semplice campionamento casuale. La selezione di soggetti completamente casuali tra la popolazione più ampia produce anche un campione rappresentativo del gruppo studiato.

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Campione casuale semplice

Comprensione del campione casuale semplice

I ricercatori possono creare un semplice campione casuale usando un paio di metodi. Con un metodo della lotteria, a ciascun membro della popolazione viene assegnato un numero, dopodiché i numeri vengono selezionati in modo casuale.

L'esempio in cui i nomi di 25 impiegati su 250 sono scelti da un cappello è un esempio del metodo della lotteria al lavoro. A ciascuno dei 250 dipendenti verrebbe assegnato un numero compreso tra 1 e 250, dopo di che 25 di tali numeri verrebbero scelti a caso.

Poiché gli individui che compongono il sottoinsieme del gruppo più grande vengono scelti in modo casuale, ogni individuo nel gruppo di grandi popolazioni ha la stessa probabilità di essere selezionato. Ciò crea, nella maggior parte dei casi, un sottoinsieme bilanciato che offre il massimo potenziale per rappresentare il gruppo più grande nel suo insieme, privo di distorsioni.

Per le popolazioni più grandi, 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, in base al quale viene utilizzata la stessa metodologia del metodo della lotteria, solo le assegnazioni dei numeri e le successive selezioni vengono eseguite dai computer, non dall'uomo.

Spazio per errori

Con un semplice campione casuale, deve esserci spazio per l'errore rappresentato da una varianza più e meno (errore di campionamento). Ad esempio, se nello stesso liceo dovesse essere condotto un sondaggio per determinare quanti studenti sono mancini, un campionamento casuale può determinare che otto dei 100 campioni sono mancini. La conclusione sarebbe che l'8% della popolazione studentesca del liceo è mancino, mentre in realtà la media globale sarebbe più vicina al 10%.

Lo stesso vale indipendentemente dall'argomento. Un sondaggio sulla percentuale della popolazione studentesca che ha gli occhi verdi o è fisicamente inabile si tradurrebbe in un'alta probabilità matematica basata su un semplice sondaggio casuale, ma sempre con una variazione 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.

Key Takeaways

• Un semplice campione casuale prende una piccola porzione casuale dell'intera popolazione per rappresentare l'intero set di dati, in cui ogni membro ha la stessa probabilità di essere scelto.
• I ricercatori possono creare un semplice campione casuale usando 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 dovrebbe rappresentare.

Campione casuale semplice contro stratificato casuale

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 semplici campioni casuali, vengono utilizzati campioni casuali stratificati con popolazioni che possono essere facilmente suddivise in diversi sottogruppi o sottogruppi. Questi gruppi si basano su determinati criteri, quindi scelgono casualmente 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 all'intera popolazione. Ma i ricercatori devono assicurarsi che gli strati non si sovrappongano. Ogni punto della popolazione deve appartenere a un solo strato, quindi ogni punto si esclude a vicenda. Strati sovrapposti aumenterebbero la probabilità che vengano inclusi alcuni dati, 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 di probabilità, non esiste alcuna necessità di dividere la popolazione in sottopopolazioni o di intraprendere altre fasi aggiuntive prima di selezionare casualmente i membri della popolazione.

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 al rilevamento, possono verificarsi errori di selezione del campione. Quando un set di campioni della popolazione più ampia non è abbastanza 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 dovrebbe rappresentare. 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 campionamento casuale semplice è più comunemente usato quando il ricercatore conosce poco della popolazione. Se il ricercatore ne sapesse di più, sarebbe meglio utilizzare una diversa tecnica di campionamento, come il campionamento casuale stratificato, che aiuta a tenere conto delle differenze all'interno della popolazione, come età, razza o genere. Altri svantaggi includono il fatto che per il campionamento da grandi popolazioni, il processo può richiedere molto tempo e denaro rispetto ad altri metodi.

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