Campione rappresentativo
Che cos'è un campione rappresentativo?
Un campione rappresentativo è un sottoinsieme di una popolazione che cerca di riflettere accuratamente le caratteristiche del gruppo più ampio. Ad esempio, un'aula di 30 studenti con 15 maschi e 15 femmine potrebbe generare un campione rappresentativo che potrebbe includere sei studenti: tre maschi e tre femmine. I campioni sono utili nell'analisi statistica quando le dimensioni della popolazione sono grandi perché contengono versioni più piccole e gestibili del gruppo più grande.
Comprensione del campione rappresentativo
Il campionamento viene utilizzato nelle metodologie di analisi statistica per ottenere approfondimenti e osservazioni su un gruppo di popolazione. Gli statistici possono utilizzare una varietà di metodi di campionamento per costruire campioni che cercano di raggiungere gli obiettivi dei loro studi di ricerca. I campioni rappresentativi sono un tipo di metodo di campionamento. Questo metodo utilizza il campionamento casuale stratificato per aiutare a identificare i suoi componenti. Altri metodi possono includere il campionamento casuale e il campionamento sistematico.
Un campione rappresentativo cerca di scegliere componenti che corrispondono alle caratteristiche chiave dell'intera popolazione esaminata.
Gli statistici possono scegliere le caratteristiche rappresentative che ritengono meglio soddisfano i loro obiettivi di ricerca. Tipicamente, le caratteristiche del campione rappresentativo sono focalizzate su categorie demografiche. Alcuni esempi di caratteristiche chiave possono includere sesso, età, livello di istruzione, stato socioeconomico e stato civile. In generale, maggiore è la popolazione esaminata, maggiori sono le caratteristiche che possono sorgere da prendere in considerazione.
Tipi di metodi di campionamento
La scelta di un metodo di campionamento può dipendere da una varietà di fattori. I campioni rappresentativi sono generalmente la scelta ideale per l'analisi del campionamento perché ci si aspetta che forniscano approfondimenti e osservazioni che si allineano strettamente con l'intero gruppo di popolazione.
Quando un campione non è rappresentativo, può essere definito campione casuale. Sebbene il campionamento casuale sia un approccio di campionamento semplificato, comporta un rischio maggiore di errore di campionamento che può potenzialmente portare a risultati errati o strategie che possono essere costose. Il campionamento casuale può scegliere i suoi componenti in modo completamente casuale, ad esempio scegliendo i nomi in modo casuale da un elenco. Usando ancora l'esempio della classe, un campione casuale potrebbe includere sei studenti maschi.
Il campionamento sistematico è un altro tipo di metodo di campionamento che cerca di sistematizzare i suoi componenti. Questo tipo di campionamento può includere la scelta di una persona su cinque da un elenco di popolazione per raccogliere un campione. Sebbene questo metodo adotti un approccio sistematico, è comunque probabile che si traduca in un campione casuale.
Campionamento casuale stratificato
Il campionamento casuale stratificato può essere una parte importante del processo nella creazione di un campione rappresentativo. Il campionamento casuale stratificato esamina le caratteristiche di un gruppo di popolazione e scompone la popolazione in ciò che è noto come strati. Dividere la popolazione per strati aiuta un analista a scegliere facilmente il numero appropriato di individui da ogni strato in base alle proporzioni della popolazione. Sebbene questo metodo richieda più tempo e spesso più costoso in quanto richiede più informazioni anticipate, le informazioni ottenute sono in genere di qualità superiore.
Considerazioni speciali
Ci si aspetta generalmente che un campione rappresentativo produca la migliore raccolta di risultati. I campioni rappresentativi sono noti per la raccolta di risultati, approfondimenti e osservazioni su cui si può fare affidamento con sicurezza come rappresentazione della popolazione più ampia studiata. In quanto tale, il campionamento rappresentativo è in genere il metodo migliore per gli studi di marketing o di psicologia.
Sebbene i campioni rappresentativi siano spesso il metodo di campionamento preferito, presentano alcune barriere. Spesso, non è pratico in termini di tempo, budget e impegno raccogliere i dati necessari per costruire un campione rappresentativo. Utilizzando il campionamento casuale stratificato, i ricercatori devono identificare le caratteristiche, dividere la popolazione in strati e scegliere proporzionalmente gli individui per il campione rappresentativo.
In generale, maggiore è l'obiettivo della popolazione da studiare, più difficile può essere il campionamento rappresentativo. Questo metodo può essere particolarmente difficile per una popolazione estremamente numerosa come un intero paese o razza. Quando si ha a che fare con grandi popolazioni può anche essere difficile ottenere i membri desiderati per la partecipazione. Ad esempio, le persone che sono troppo impegnate per partecipare saranno sottorappresentate nel campione rappresentativo. Comprendere i pro ei contro del campionamento rappresentativo e del campionamento casuale può aiutare i ricercatori a selezionare l'approccio migliore per il loro studio specifico.
Mette in risalto
Un campione rappresentativo è un piccolo sottogruppo che cerca di riflettere proporzionalmente caratteristiche specifiche esemplificate in una popolazione target.
I campioni rappresentativi spesso danno i risultati migliori, ma possono essere il tipo di campione più difficile da ottenere.
Un campione rappresentativo è una tecnica che può essere utilizzata per ottenere approfondimenti e osservazioni su un gruppo di popolazione mirato.
