Il campionamento Flashcards

1
Q

In cosa consistono le attività di indagini statistiche?

A

Consistono nelle attività di raccolta ed elaborazione di dati riguardanti una o più caratteristiche di una popolazione di interesse

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2
Q

Come si suddividono le indagini statistiche?

A

Si dividono in indagine totale
Indagine campionaria

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3
Q

Cosa è il campionamento?

A

è il procedimento con il quale si
seleziona (o si estrae) un campione da una popolazione.

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4
Q

Quando la strategia campionaria è la sola possibile?

A

● popolazione troppo vasta
● osservazione distruttiva
● popolazioni infinite o non osservabili

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5
Q

Cosa è l’inferenza statistica?

A

L’inferenza statistica fornisce i metodi mediante i quali l’ informazione contenuta in un campione selezionato con una procedura casuale viene estesa alla popolazione

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6
Q

Cosa è la popolazione?

A

La popolazione è l’ insieme finito o infinito di tutte le unità statistiche che riguardano il
fenomeno oggetto di studio di un’indagine statistica.

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7
Q

Quali sono i principali parametri utilizzati per stimare una popolazione?

A

Media, varianza e proporzione

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8
Q

Come si calcolano i parametri di una popolazione finita

A

Con la classica media e varianza

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9
Q

Come si calcolano i parametri di una popolazione infinita?

A

A seconda che siano v.c. discreta e v.c. continua si usano le apposite formule

pg 33

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10
Q

Quali sono le tre procedure inferenziali?

A

Teoria della stima puntuale
Teoria degli intervalli di confidenza
Teoria della verifica delle due ipotesi

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10
Q

Cosa è un parametro e una statistica campionaria in un campione?

A

● Parametro -> sintesi numerica di una caratteristica della popolazione.

● Statistica campionaria -> sintesi numerica della stessa caratteristica in un campione.

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11
Q

Quali sono i possibili errori nelle indagini statistiche?

A

Errore campionario
Errore di copertura
Errore di non risposta
Errore di misurazione

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12
Q

Cosa è un:
Errore campionario
Errore di copertura
Errore di non risposta
Errore di misurazione

A

pag 35-36

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13
Q

Cosa è un campione rappresentativo?

A

Il campione che ha la stesse caratteristiche di una popolazione

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13
Q

L’errore di copertura come si può dividere?

A

Si può dividere in sotto copertura e in sovra copertura

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14
Q

Cosa differenzia il campionamento probabilistico da quello non probabilistico?

A

● Campionamento probabilistico : le unità della popolazione sono estratte secondo
una 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑢𝑟𝑎 𝑐𝑎𝑠𝑢𝑎𝑙𝑒 ed ogni unità della popolazione ha una probabilità di entrare
a far parte del campione 𝑛𝑜𝑡𝑎 𝑒 𝑚𝑎𝑔𝑔𝑖𝑜𝑟e 𝑑𝑖 𝑧𝑒𝑟𝑜

● Campionamento non probabilistico : la 𝑝𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡à 𝑑𝑖 𝑖𝑛𝑐𝑙𝑢𝑠𝑖𝑜𝑛𝑒 di ogni unità nel
campione 𝑛𝑜𝑛 è 𝑛𝑜𝑡𝑎 𝑜 𝑛𝑜𝑛 𝑣𝑖𝑒𝑛𝑒 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑖𝑑𝑒𝑟𝑎𝑡𝑎, pertanto alcune unità potrebbero
non avere alcuna possibilità di essere incluse la selezione avviene in base a criteri
discrezionali, quindi non è possibile applicare a questi campioni la teoria
dell’inferenza statistica

15
Q

Quali sono i metodi non probabilistici e quelli probabilistici che abbiamo trattato?

A

Metodi non probabilistici:
Campionamento per scelta ragionata
Campionamento per quote
Campionamento a valanga
Campionamento di comodo

Metodi probabilistici:
Campionamento casuale semplice

16
Q

Cosa è il campionamento a scelta ragionata?

A

è il campionamento dove è demandato al ricercatore il compito di aggiungere o non aggiungere elementi nel campione.

Di solito si usa quando la numerosità del campione è limitata

17
Q

Come si ha un campionamento per quote?

A

Si divide il gruppo per strati secondo alcune caratteristiche, poi si decidono le percentuali di ogni gruppo e infine il ricercatore sceglie quali unità selezionare

17
Q

Cosa è il campionamento a valanga

A

Il campionamento di comodo si usa solitamento per popolazioni rare o difficili da identificare, si trova una base di soggetti buoni per la nostra ricerca e si chiede di portarci altri soggetti con le stesse caratteristiche

18
Q

Cosa è il campionamento di comodo

A

è il campionamento dove ci si piazza in un posto con molta gente e si prendono sondaggi.

19
Q

Quale è la modalità di selezione nel campionamento casuale semplice?

A

● a ciascuna unità della popolazione (presente nella
lista) viene associato uno ed un solo numero
● si prepara un’urna con 𝑵 palline uguali, ognuna delle quali contiene un numero da
1 a 𝑁
● dall’urna si estraggono 𝒏 palline e si includono nel campione le unità statistiche i cui
numeri di lista corrispondono a quelli delle palline astratte.

Può essere con o senza rinserimento

20
Q

Quali sono i tre limiti della selezione delle unità nel c.c.s.

A

● si devono conoscere a priori tutte le unità che compongono la popolazione

● tutte le unità devono essere reperibili

● si deve procedere all’ estrazione casuale delle unità.

20
Q

Che differenza c’è tra campioni ordinati e non ordinati?

A

Campioni ordinati conta l’ordine di estrazione

Campioni non ordinati non conta l’ordine di estrazione

21
Numero dei possibili campioni con il campionamento casuale semplice?
PG 41
22
Quando le variabili casuali ottenute con procedimento di estrazione di n unità formano un campione casuale di dimensione n?
Se le variabili casuali sono i.i.d.
22
In che casi con un CCS si può arrivare ad un campione casuale?
Se la popolazione è finita ed CCS con ripetizione si se la popolazione è infinita/grande e CCS si Se la popolazione è finita e CCS senza ripetizione NO
23
Quando è conveniente usare una indagine campionaria?
1) Quando si vogliono minori tempo e costi di realizzazione 2) Quando si vuole raccogliere un numero più elevato di informazioni ->approfondimento 3) Maggiore accuratezza nella rilevazione