Un campione statistico è un sottoinsieme rappresentativo di individui, oggetti o eventi selezionati da una popolazione più ampia allo scopo di eseguire analisi e ottenere informazioni sulla popolazione nel suo complesso.
Il campione statistico viene utilizzato per stimare i parametri della popolazione . Inoltre, per fare inferenze sulla popolazione e prendere decisioni basate sui risultati del campione.
È importante che il campione sia rappresentativo della popolazione da cui è stato estratto, ovvero che includa individui o elementi simili a quelli della popolazione in termini di caratteristiche rilevanti.
La selezione di un campione rappresentativo è fondamentale per ottenere risultati accurati e validi nell’analisi statistica .
A cosa serve il campione statistico?
Le statistiche campione vengono utilizzate nelle statistiche inferenziali per stimare e fare inferenze sulle caratteristiche di una popolazione più ampia. Questo viene effettuato utilizzando i dati ottenuti da un campione rappresentativo di questa popolazione.
Il campione è essenziale perché, in molti casi, non è possibile ottenere informazioni sull’intera popolazione, sia per vincoli di tempo, di costi o di risorse. Pertanto, il campione rappresenta un modo efficace e pratico per ottenere informazioni sulla popolazione attraverso una frazione rappresentativa di essa .
Il campione statistico fornisce un’idea generale delle caratteristiche della popolazione . In questo modo si ottengono dati come media, deviazione standard , varianza , proporzione , tra le altre misure statistiche.
Permette inoltre di verificare ipotesi e stimareintervalli di confidenza sui parametri della popolazione. Tutto ciò è utile per il processo decisionale, la pianificazione strategica e la valutazione dei risultati in diversi ambiti.
Quali sono i tipi di campioni statistici?
Esistono diversi tipi di campioni statistici che possono essere utilizzati nell’analisi dei dati. Tuttavia, vale la pena ricordare che si dividono in due tipologie: campione probabilistico e campione non probabilistico.
campione probabilistico
- Campione casuale semplice : un campione viene selezionato casualmente dalla popolazione e ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato.
- Campione stratificato : la popolazione viene divisa in strati o sottogruppi, quindi da ciascuno strato viene selezionato un campione. Viene utilizzato quando sottogruppi della popolazione hanno caratteristiche simili.
- Campionamento sistematico : viene scelto un elemento casuale dalla popolazione, quindi gli elementi rimanenti vengono selezionati a intervalli fissi.
- Campione di cluster : la popolazione viene divisa in gruppi più grandi, o cluster, e quindi alcuni cluster vengono selezionati in modo casuale. Può essere utilizzato quando la popolazione è molto numerosa o dispersa.
Campione non probabilistico
- Campione per quote : un campione viene scelto in base a determinate caratteristiche demografiche, come età, sesso, istruzione, ecc., per garantire che il campione rappresenti adeguatamente la popolazione generale.
- Campione di convenienza : gli elementi campione vengono selezionati in modo conveniente o semplice, senza seguire un processo di selezione casuale o sistematico. Questo tipo di campione potrebbe essere meno rappresentativo della popolazione generale.
- Campionamento a valanga – Questo tipo di campionamento viene utilizzato quando la popolazione di interesse è difficile da trovare o presenta caratteristiche specifiche. Si inizia selezionando un piccolo gruppo di individui, quindi si chiede loro di identificare altri individui che soddisfano i criteri del campione.
- Campionamento giudicante – Questo tipo di campionamento si basa sulla selezione soggettiva del campione da parte del ricercatore. In altre parole, il ricercatore seleziona a propria discrezione gli elementi che faranno parte del campione.
Quali sono le caratteristiche del campione statistico?
Le caratteristiche del campione statistico si riferiscono alle proprietà o agli attributi che possono essere descritti e analizzati per il campione selezionato di una popolazione. Alcune delle funzionalità più comuni sono:
- Dimensione del campione : si riferisce al numero di elementi nel campione.
- Rappresentatività : il campione deve rappresentare adeguatamente la popolazione studiata, ovvero deve essere un campione casuale e imparziale.
- Errore di campionamento : si riferisce alla differenza tra statistiche campionarie e statistiche sulla popolazione.
- Precisione : si riferisce alla precisione con cui il campione rappresenta la popolazione.
- Bias : si riferisce a qualsiasi caratteristica che può influenzare i risultati del campione e renderlo non rappresentativo della popolazione.
- Omogeneità : si riferisce alla somiglianza tra gli elementi del campione. Se gli elementi sono molto diversi tra loro, il campione potrebbe non essere omogeneo.
- Variabilità : si riferisce alla quantità di differenza tra gli elementi nel campione.
- Tendenza centrale – Si riferisce al valore utilizzato per rappresentare il centro della distribuzione campionaria, come la media, la mediana o la moda .
Queste caratteristiche sono importanti per valutare la qualità e l’affidabilità del campione e dei risultati ottenuti da esso.
Quali sono le applicazioni del campionamento statistico?
Il campionamento statistico è uno strumento essenziale in molti campi e viene utilizzato in una varietà di applicazioni. Ecco alcune delle applicazioni più comuni del campionamento statistico in diversi campi:
- Ricerche di mercato : le aziende utilizzano il campionamento statistico per condurre sondaggi e ricerche di mercato per conoscere le preferenze e i comportamenti dei consumatori.
- Scienze sociali : i ricercatori utilizzano il campionamento statistico per studiare gli atteggiamenti, le credenze e i comportamenti delle persone in diversi contesti, come la politica, l’istruzione, la salute, l’economia, tra gli altri.
- Medicina : medici e ricercatori medici utilizzano statistiche campione per condurre studi clinici e sperimentazioni terapeutiche per determinare l’efficacia e la sicurezza di un trattamento.
- Ingegneria : gli ingegneri utilizzano il campionamento statistico per analizzare i dati sulla qualità e le prestazioni di un prodotto o processo e per prendere decisioni di progettazione e produzione.
- Finanza : il campionamento statistico viene utilizzato da aziende e investitori per analizzare la performance finanziaria di un’azienda o di un mercato finanziario.
- Scienze ambientali : gli scienziati ambientali utilizzano statistiche campione per analizzare i dati sulla qualità dell’acqua, dell’aria e del suolo e per studiare i modelli meteorologici e la biodiversità.
In che modo il campione statistico differisce dalla popolazione statistica e dall’inferenza statistica?
La popolazione statistica si riferisce all’insieme completo degli elementi che si desidera studiare. Il campione statistico, dal canto suo, è una selezione rappresentativa della popolazione utilizzata per effettuare stime e verificare ipotesi.
Il campione statistico è uno strumento utilizzato per dedurre o trarre conclusioni sulla popolazione statistica. Ciò si ottiene applicando tecniche di inferenza statistica .
L’inferenza statistica si riferisce al processo di utilizzo di dati campione per fare affermazioni e conclusioni sulla popolazione nel suo complesso.
Esempio di esempio statistico
Per concludere e per comprendere meglio in cosa consiste il campione statistico, vediamo i seguenti esempi:
Esempio 1
Se vuoi conoscere la percentuale di persone che utilizzano un determinato prodotto, puoi prendere un semplice campione casuale di 1000 persone e chiedere loro se utilizzano o meno il prodotto.
Supponiamo che su 1.000 intervistati, 600 riferiscano di utilizzare il prodotto. Quindi la proporzione di persone che utilizzano il prodotto nel campione è 600÷1000 = 0,6 ovvero 60%.
Esempio 2
Se vuoi sapere cosa pensano i residenti di una città riguardo a un progetto di costruzione, puoi prendere un semplice campione casuale di 200 residenti e chiedere loro se sono a favore o contro il progetto.
Supponiamo che su 200 intervistati, 140 si dichiarino favorevoli al progetto e 60 contrari. Pertanto, la proporzione dei residenti favorevoli al progetto nel campione è 140÷200 = 0,7 ovvero 70%. La percentuale di residenti contrari al progetto nel campione è 60÷200 = 0,3 ovvero 30%.
Esempio 3
Se vuoi conoscere il numero medio di ore che gli studenti universitari trascorrono studiando al giorno. Si potrebbe prendere un semplice campione casuale di 50 studenti e chiedergli di registrare il numero di ore che trascorrono studiando al giorno per una settimana.
Supponiamo che i 50 studenti selezionati abbiano registrato il seguente numero di ore di studio al giorno: 2, 3, 4, 1, 2, 5, 6, 3, 4, 3, 2, 1, 4, 5, 3, 2, 3, 4, 2, 3, 1, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 3, 2, 1, 5, 4, 3, 2, 1, 5, 6, 2, 3, 4, 5. La somma di questi numeri di ore è 181, quindi il numero medio di ore di studio al giorno nel campione è 181÷50 = 3,62 ore.