Campione casuale semplice

Che cos'è un semplice campione casuale?

Un campione casuale semplice è un sottoinsieme di una popolazione statistica in cui ogni membro del sottoinsieme ha la stessa probabilità di essere scelto. Un semplice campione casuale è inteso come una rappresentazione imparziale di un gruppo.

Capire un semplice campione casuale

I ricercatori possono creare un semplice campione casuale utilizzando un paio di metodi. Con un metodo della lotteria, a ciascun membro della popolazione viene assegnato un numero, dopo di che i numeri vengono selezionati a caso.

Un esempio di un semplice campione casuale sarebbero i nomi di 25 dipendenti scelti da un'azienda di 250 dipendenti. In questo caso la popolazione è tutta di 250 dipendenti e il campione è casuale perché ogni dipendente ha la stessa probabilità di essere scelto. Il campionamento casuale viene utilizzato nella scienza per condurre test di controllo randomizzati o per esperimenti in cieco.

L'esempio in cui i nomi di 25 dipendenti su 250 vengono scelti all'improvviso è un esempio del metodo della lotteria al lavoro. A ciascuno dei 250 dipendenti verrebbe assegnato un numero compreso tra 1 e 250, dopodiché 25 di quei numeri verrebbero scelti a caso.

Poiché gli individui che costituiscono il sottoinsieme del gruppo più ampio sono scelti a caso, ogni individuo nell'insieme più ampio della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato. Questo crea, nella maggior parte dei casi, un sottoinsieme equilibrato che ha il maggior potenziale per rappresentare il gruppo più ampio nel suo insieme, libero da qualsiasi pregiudizio.

Per popolazioni più numerose, 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, mediante il quale viene utilizzata la stessa metodologia del metodo della lotteria, solo le assegnazioni dei numeri e le successive selezioni vengono eseguite dai computer, non dagli esseri umani.

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 in una scuola superiore di 1.000 studenti dovesse essere condotto un sondaggio per determinare quanti studenti sono mancini, il campionamento casuale può determinare che otto dei 100 campionati sono mancini. La conclusione sarebbe che l'8% della popolazione studentesca delle scuole superiori è mancina, quando in realtà la media globale sarebbe più vicina al 10%.

Lo stesso vale indipendentemente dall'argomento. Un'indagine sulla percentuale della popolazione studentesca che ha gli occhi verdi o è disabile fisica risulterebbe in una probabilità matematica basata su un semplice sondaggio casuale, ma sempre con una varianza più o meno. L'unico modo per avere un tasso di accuratezza del 100% sarebbe quello di esaminare tutti i 1.000 studenti che, sebbene possibile, non sarebbero pratici.

Campione casuale semplice e casuale stratificato

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, i campioni casuali stratificati vengono utilizzati con popolazioni che possono essere facilmente suddivise in diversi sottogruppi o sottoinsiemi. Questi gruppi si basano su determinati criteri, quindi gli elementi di ciascuno vengono scelti casualmente in proporzione alle dimensioni del gruppo rispetto alla popolazione.

Questo metodo di campionamento significa che ci saranno selezioni da ogni diverso gruppo, la cui dimensione si basa sulla sua proporzione rispetto all'intera popolazione. Ma i ricercatori devono assicurarsi che gli strati non si sovrappongano. Ogni punto della popolazione deve appartenere solo a uno strato, quindi ogni punto si esclude a vicenda. Gli strati sovrapposti aumenterebbero la probabilità che alcuni dati siano inclusi, distorcendo così il campione.

Vantaggi e svantaggi di semplici campioni casuali

Sebbene semplici campioni casuali siano facili da usare, presentano svantaggi chiave che possono rendere i dati inutili.

Vantaggi

La facilità d'uso rappresenta il più grande vantaggio del campionamento casuale semplice. A differenza di metodi di campionamento più complicati, come il campionamento casuale stratificato e il campionamento probabilistico, non è necessario dividere la popolazione in sottopopolazioni o eseguire altri passaggi aggiuntivi prima di selezionare casualmente i membri della popolazione.

Un semplice campione casuale è inteso come 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 campionamento casuale semplice sia inteso come un approccio imparziale al rilevamento, possono verificarsi errori di selezione del campione. Quando un insieme di campioni della popolazione più ampia non è sufficientemente inclusivo, la rappresentazione dell'intera popolazione è distorta e richiede tecniche di campionamento aggiuntive.

Svantaggi

Un errore di campionamento può verificarsi con un semplice campione casuale se il campione non riflette 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, 125 uomini e 125 persone non binarie.

Per questo motivo, il campionamento casuale semplice è più comunemente utilizzato quando il ricercatore sa poco della popolazione. Se il ricercatore ne sapesse di più, sarebbe meglio utilizzare una tecnica di campionamento diversa, come il campionamento casuale stratificato,. che aiuta a tenere conto delle differenze all'interno della popolazione, come età, razza o sesso. Altri svantaggi includono il fatto che per il campionamento da grandi popolazioni, il processo può richiedere tempo e denaro rispetto ad altri metodi.

Mette in risalto

• Un errore di campionamento può verificarsi con un semplice campione casuale se il campione non riflette accuratamente la popolazione che dovrebbe rappresentare.

• I ricercatori possono creare un semplice campione casuale utilizzando metodi come lotterie o estrazioni casuali.

• 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.

FAQ

Che cos'è un campione casuale stratificato?

Un campione casuale stratificato, in contrasto con un semplice disegno, divide prima la popolazione in gruppi più piccoli, o strati, in base a caratteristiche condivise. Pertanto, una strategia di campionamento stratificato assicurerà che i membri di ciascun sottogruppo siano inclusi nell'analisi dei dati. Il campionamento stratificato viene utilizzato per evidenziare le differenze tra i gruppi in una popolazione, al contrario del semplice campionamento casuale, che tratta tutti i membri di una popolazione come uguali, con la stessa probabilità di essere campionati.

Quali sono alcuni svantaggi di un semplice campione casuale?

Tra gli svantaggi di questa tecnica vi sono la difficoltà di accesso agli intervistati che possono essere attratti dalla popolazione più ampia, più tempo, maggiori costi e il fatto che in determinate circostanze possono ancora verificarsi distorsioni.

Come vengono utilizzati i campioni casuali?

L'uso di un semplice campionamento casuale consente ai ricercatori di fare generalizzazioni su una popolazione specifica e tralasciare qualsiasi pregiudizio. Utilizzando tecniche statistiche, è possibile fare inferenze e previsioni sulla popolazione senza dover rilevare o raccogliere dati da ogni individuo di quella popolazione.

Perché un semplice campione casuale è semplice?

Non esiste un metodo più semplice per estrarre un campione di ricerca da una popolazione più ampia rispetto al semplice campionamento casuale. Selezionando un numero sufficiente di soggetti completamente a caso dalla popolazione più ampia si ottiene anche un campione che può essere rappresentativo del gruppo studiato.