Cos'è il campionamento statistico?
Il campionamento statistico si riferisce allo studio delle popolazioni raccogliendo informazioni e analizzandole. Il campionamento statistico è la base per molte informazioni, che vanno dalle stime di altezza media in una nazione agli studi sull'impatto del marketing per i bambini. Numerose professioni usano il campionamento statistico, tra cui psicologia, demografia e antropologia. Come ogni metodo di studio, tuttavia, il campionamento statistico è soggetto a errori ed è importante analizzare i metodi utilizzati per condurre uno studio prima di accettare i risultati.
Questo processo inizia con una definizione della popolazione che lo scienziato vuole studiare e la variabile che lui o lei desidera misurare. Ad esempio, qualcuno potrebbe voler conoscere il peso medio dei bambini delle scuole elementari. Successivamente, lo scienziato decide come raccogliere i dati desiderati. Nell'esempio precedente, lo scienziato potrebbe viaggiare in scuole con una scala, inviare questionari a medici o genitori o provare ad accedere alla Reco della salute scolasticaRDS. Molti ricercatori cercano di misurare direttamente, piuttosto che fare affidamento su risposte di sé, perché in questo modo i risultati sono coerenti.
Una volta che la popolazione, la variabile è stata definita e il metodo è stato definito, lo scienziato decide come campionare accuratamente la popolazione in modo che i dati raccolti siano rappresentativi di un gruppo più ampio. In altre parole, il campionamento statistico non comporta la misurazione della variabile desiderata in ogni individuo della popolazione studiato; Una selezione di individui viene utilizzata per generalizzare i risultati. Generalmente, maggiore è la dimensione del campione, migliori sono i risultati.
Il sistema più comune è il campionamento casuale, in cui uno scienziato genera un elenco di individui casuali da un database centrale. Alcuni scienziati usano il campionamento del cluster, in cui una popolazione è divisa in un mucchio di piccoli cluster e ogni cluster è ampiamente studiato. Altri potrebbero usare il campionamento sistematico, in cui viene studiata ogni nth nella popolazione. Il sistema di selezione più pericoloso e inaffidabile per il campionamento statistico è il campionamento di convenienza; Qualcuno in piedi in un angolo di strada con sondaggi sta usando il campionamento di convenienza, che può produrre risultati altamente imprecisi.
Dopo che i dati sono stati raccolti, il ricercatore lo analizza e li usa per fare generalizzazioni su una popolazione. Negli studi che si basano sul campionamento statistico, il metodo utilizzato è generalmente chiaramente dettagliato, in modo che altri scienziati possano decidere se il metodo fosse valido o meno. Un metodo non valido può causare un errore di campionamento, che chiamerebbe in questione i risultati dello studio.