Campione e campionamento
2 Tipi di campionamento
Non probabilistico
Arbitrario
Finalizzato a uno scopo
Di convenienza
Probabilistico
Sistematico
Casuale semplice
Casuale stratificato
A gruppi (Blocchi, Cluster)
Campionamento
probabilistico
Tutte le unità hanno la
stessa probabilità di essere
estratte
Casuale semplice
La popolazione è
omogenea rispetto al
problema di interesse
• Campionamento Casuale semplice
Procedura
(Casuale semplice)
1. Definire e identificare il quadro di
riferimento del campione (elementi
del campione)
2 Determinare la grandezza
desiderata del campione
• 3. Compilare una lista di tutti i
membri della popolazione e
assegnare a ciascuno un numero
da zero a quello stabilito
• 4. Selezionare arbitrariamente (ad
esempio a occhi chiusi) un numero
da una tavola dei numeri random
5. Se il numero scelto è nella lista
selezionare il soggetto
6. Iterare la procedura
Casuale stratificato
Si suddivide la popolazione in
popolazioni omogenee rispetto ad
una caratteristica (sesso, livello
socio-economico, età…) e da
queste si estraggono campioni
Casuali semplici
Campionamento Casuale stratificato
(sottoinsiemi caratterizzati da
minor dispersione)
Procedura
(Casuale stratificato)
1. Definire e identificare il quadro di
riferimento del campione (elementi
del campione)
2 Determinare la grandezza
desiderata del campione
• 3. Determinare i sottogruppi o gli
strati da rappresentare in modo
uguale o proporzionale
• 4. Ogni soggetto va identificato
come membro del sottogruppo
• 5. Assegnare un numero ai
soggetti per ogni sottogruppo
• 6. Utilizzare un tavola dei numeri
random
A gruppi
Lista corsi università
1/10 dei corsi
Tutti gli studenti
Procedura
(A gruppi)
1. Definire e identificare il quadro di
riferimento del campione (elementi
del campione)
2 Determinare la grandezza
desiderata del campione
• 3. Identificare ed elencare i gruppi
appropriati
• 4. Assegnare a tutti i gruppi della
lista un numero
• 5. Stimare il numero medio dei
soggetti di ogni gruppo
• 6. Determinare il numero di gruppi
appropriati dividendo la grandezza
desiderata del campione per la
grandezza stimata di un gruppo
• 7. Usare una tavola dei numeri
random per selezionare un numero
appropriato di gruppi
• 8. Selezionare casualmente dai
gruppi oppure usare l’intero
gruppo
A più stadi
• Campionamento Casuale in blocchi
(si divide, ad esempio, una città in
blocchi di abitazioni, corrispondenti
a parti della popolazione da
analizzare)
(dopo aver scelto alcuni blocchi di
abitazioni, si estraggono a sorte i
soggetti)
Da ricordare che ..
La media del campione non
coincide con la media della
popolazione (errore di
campionamento)
Estraendo infiniti campioni dalla stessa
popolazione e calcolando le medie
Distribuzione
medie)
campionaria
(delle
Errore standard della media (DS)
Si può stimare l’errore standard
della media in base ai dati di un
solo campione
σ'M= s‘x
√n
La precisione aumenta, a parità di
numerosità del campione, se la
varianza diminuisce
Numerosità del
campione (n)
Varianza del
campione (S‘x) 2
σ'M= s‘/√n
50
25
.71
100
.50
200
Più piccola è la varianza
minore l’errore standard
sulla media
50
50
1.00
.35
100
.71
200
.50
50
100
1.42
100
1.00
200
.71
Utilizzo l’errore standard della
media σM quando voglio costruire
un intervallo di fiducia della media
del campione entro il quale con
una certe probabilità cadrà la
media della popolazione
Da un eventuale studio pilota (o da
ipotesi) si ottiene:
n=
Varianza
della
media
campionaria
S‘
2
σ‘
2
Varianza stimata
a partire da un
xsolo campione
M
