Campione casuale semplice vs. stratificato casuale: qual è la differenza?

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.

La popolazione è l'insieme totale di osservazioni o dati. Un campione è un insieme di osservazioni della popolazione. Il metodo di campionamento è il processo utilizzato per estrarre campioni dalla popolazione.

Campione casuale semplice

Il campionamento casuale semplice è uno strumento statistico utilizzato per descrivere un campione molto semplice prelevato da una popolazione di dati. Questo campione rappresenta l'equivalente dell'intera popolazione.

Il semplice campione casuale 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 solo una caratteristica distinta tra la popolazione di dati.

Ad esempio, un'azienda produttrice di caramelle potrebbe voler studiare le abitudini di acquisto dei suoi clienti al fine di determinare il futuro della sua linea di prodotti. Se ci sono 10.000 clienti, è possibile scegliere 100 di questi 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 probabilità di essere selezionato per far parte del campione. Possono essere scelti in due modi:

• Attraverso una lotteria manuale, in cui viene assegnato un numero a ciascun membro della popolazione. I numeri vengono quindi estratti casualmente da qualcuno da includere nel campione. Questo è meglio usato quando si guarda un piccolo gruppo.
• Campionamento generato da computer. Questo metodo funziona meglio con set di dati più grandi, utilizzando un computer per selezionare i campioni anziché un essere umano.

L'uso di semplici campionamenti casuali consente ai ricercatori di fare generalizzazioni su una popolazione specifica ed escludere qualsiasi pregiudizio. Questo può aiutare a determinare come prendere decisioni future. In modo che la società produttrice di caramelle dell'esempio precedente possa utilizzare questo strumento per sviluppare un nuovo sapore di caramella da produrre in base ai gusti attuali dei 100 clienti. Ma tieni presente che si tratta di generalizzazioni, quindi c'è spazio per l'errore. Dopotutto, è un semplice esempio. Quei 100 clienti potrebbero non avere una rappresentazione accurata dei gusti di tutta la popolazione.

Campionamento casuale stratificato

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.

La società produttrice di caramelle può decidere di utilizzare il metodo di campionamento stratificato casuale dividendo i suoi 100 clienti in diverse fasce di età per aiutare a determinare il 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 campionamento casuale semplice. Poiché utilizza caratteristiche specifiche, può fornire una rappresentazione più accurata della popolazione in base a ciò che viene utilizzato per dividerlo in diversi sottogruppi. Ciò richiede spesso una dimensione del campione inferiore, che consente di risparmiare risorse e tempo. Inoltre, includendo punti campione sufficienti per ogni strato, i ricercatori possono condurre un'analisi separata su ogni singolo strato.

Ma è necessario più lavoro per estrarre un campione stratificato che un campione casuale. I ricercatori devono tracciare e verificare individualmente i dati per ogni strato per l'inclusione, che può richiedere molto più tempo rispetto al campionamento casuale.

Key Takeaways

• Campioni casuali semplici e stratificati casuali 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 divisa in diversi gruppi che condividono caratteristiche simili, da cui viene prelevato un campione casuale stratificato.