CAMPIONAMENTO Flashcards
CAMPIONAMENTO
procedura specifica e regolata che seguiamo per scegliere le n unità campionarie dal complesso delle N unità della popolazione
->la rilevazione campionaria è importante poiché non è possibile testare tutta la popolazione ed è fondamentale per la generalizzazione dei dati
->il campione deve essere rappresentativo della popolazione per poter generalizzare i dati
Vantaggi:
-costi minori
-meno tempo
-vantaggi nella raccolta dati e elaborazione
-vantaggi per approfondimento
formula:
V (popolazione - incognita) = v (stima del campione) + o - errore di campionamento
campione probabilistico
si ha quando ogni unità è estratta con una probabilità nota e tutti i soggetti devono essere estratti con quella probabilità
errore di campionamento
errore che sussiste nel momento in cui invece di prendere tutta la popolazione prendo solo un campione
l’errore di campionamento può essere calcolato con una formula, i parametri importanti sono:
-z = livello di fiducia -> 95% z = 1,96; mentre 99% z = 2,58 -> maggiore è il livello di fiducia che vogliamo maggiore sarà l’errore
-s = deviazione standard -> indicatore di dispersione -> maggiore è la deviazione standard maggiore sarà l’errore
-n = ampiezza del campione -> maggiore è n minore sarà l’errore
l’errore di campionamento rappresenta la differenza tra la media ottenuta di una certa variabile del campione e la media della popolazione da cui è stato estratto -> maggiore è la differenza, maggiore sarà l’errore -> ERRORE STANDARD -> indice che indica variabilità delle medie dei campioni estratti da una popolazione
come ridurre l’errore di campionamento?
-scegliere un livello di fiducia della stima + basso -> 95%
-avere una deviazione standard piccola
Quali sono i metodi di campionamento probabilistico?
-campionamento casuale
-campionamento sistematico
-campionamento stratificato
-campionamento a stadi
-campionamento a grappoli
-campionamento complesso
campionamento casuale
Estrazione casuale dei soggetti all’interno della popolazione
-> tutti i soggetti devono avere la stessa probabilità di essere estratti
campionamento sistematico
Viene selezionato un soggetto ogni N soggetti nell’elenco di tutti i componenti della popolazione di riferimento. Non c’è estrazione casuale. Non tutti i soggetti hanno la stessa probabilità di essere estratti
Anche in questo caso si ha una lista di soggetti della popolazione, ma non è un’estrazione casuale.
Viene, infatti, selezionato un numero casuale tra 1 e K (K= numerosità totale della popolazione/numerosità del campione di interesse).
Questo tipo di campionamento è possibile sia con una lista della popolazione, sia senza estraendo ogni tot
Altra condizione per questo tipo di campionamento è che deve essere evitata ogni forma di scelta diversa da quella predeterminata dall’intervallo di campionamento
Se il soggetto scelto non è disposto a rispondere, nel mio studio sarà presente un missing data.
campionamento stratificato
Nel caso del campionamento stratificato, viene suddivisa la popolazione in sottopopolazioni (strati) che rappresentano una determinata caratteristica e sono il più possibile omogenei rispetto alla variabile da stimare, utilizzando una variabile ad essa correlata.
-> Serve per dividere una popolazione molto eterogenea in strati relativamente omogenei che richiedono campioni relativamente piccoli
Il campione stratificato può essere:
- Proporzionale -> riproduce gli stessi strati della popolazione. È proporzionale a quello che succede nella popolazione.
- Non proporzionale -> potrebbe essere utile quando è necessario sovra rappresentare degli strati meno numerosi. I risultati dovranno comunque essere ponderati, tenendo conto della disparità iniziale del campione -> quando viene condotto lo studio, infatti, la rappresentatività della popolazione è alterata; ma nel momento dell’analisi, se si fa la ponderazione, i risultati sono rappresentativi e validi
- Ottimale -> la variabilità del campione è proporzionale a quella della popolazione
es. si suppone che la popolazione sia fatta da 50% donne (palline rosse) e 50% uomini (palline blu); si estraggono 30 palline e risultano 25 donne e 5 uomini. Se è necessario che il campione sia rappresentativo anche per il sesso dei soggetti, questo tipo di estrazione non è efficace.
Dunque, si potrebbe procedere con due urne, una per donne e una per uomini, ed estrarre lo stesso numero di palline da una e dall’altra. A questo punto si avranno 30 soggetti casuali, che saranno 15 donne e 15 uomini. Questo è un campionamento stratificato, perché sono stati creati 2 strati (uomini/donne) da cui è stata fatta l’estrazione.
campionamento a stadi
Il campionamento a stadi è necessario quando non si possiede la lista della popolazione oppure quando il campione è distribuito su un territorio vasto.
Allora si procede con il campionamento a stadi (o a imbuto). Si parte dall’estrazione delle unità primarie per poi arrivare alle unità secondarie.
Es. popolazione di maestri elementari: si possono identificare le unità primarie ovvero le scuole di appartenenza. Invece di prendere tutti i soggetti, di cui non si ha l’elenco, si considerano le scuole del territorio italiano.
A questo punto si ottengono le unità secondarie ovvero i maestri (e quindi un elenco).
vantaggi -> non è necessaria la lista della popolazione ma delle subpopolazioni con riduzione di costi
svantaggio -> procedura comporta una perdita di efficienza dovuta al fatto che i casi appartenenti a una stessa unità d’ordine superiore tendono in parte ad assomigliarsi (es. maestri di Milano caratteristiche simili)
campionamento a grappoli
Non si campiona a partire da una popolazione, ma da alcuni gruppi di soggetti (famiglie, classi, reparti ospedali, viaggiatori di un aereo…). I grappoli sono simili tra loro e questo crea un bias.
Prima di tutto si definiscono i grappoli e tutti i soggetti che ne fanno parte costituiscono i soggetti del campione.
vantaggi -> vantaggio economico, analizzare le relazioni tra soggetti e passare da livello individuale a quello di gruppo e viceversa
campionamento complesso
Rappresenta l’insieme di più tecniche di campionamento diverse.
Es. campionamento a grappolo, stratificato: all’interno dei grappoli, stratifico per categorie (es. di genere).
