Definizione di esempio casuale semplice: pro e contro

Che cos'è un campione casuale semplice?

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 pensato per essere una rappresentazione imparziale di un gruppo.

Un esempio di un semplice campione casuale sarebbero i nomi di 25 dipendenti scelti a caso da un'azienda di 250 dipendenti. In questo caso, il popolazione è tutti 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.

Comprensione del campione casuale semplice

I ricercatori possono creare un campione casuale semplice 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.

L'esempio in cui i nomi di 25 dipendenti su 250 sono scelti a caso è un esempio del metodo della lotteria sul lavoro. A ciascuno dei 250 dipendenti sarebbe stato assegnato un numero compreso tra 1 e 250, dopodiché 25 di quei numeri sarebbero stati scelti a caso.

Poiché gli individui che compongono il sottoinsieme del gruppo più ampio vengono scelti a caso, ogni individuo nell'insieme della popolazione più ampia ha la stessa probabilità di essere selezionato. Questo crea, nella maggior parte dei casi, un sottoinsieme equilibrato che porta 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 lo stesso metodologia poiché viene utilizzato il metodo della lotteria, solo le assegnazioni dei numeri e le successive selezioni vengono eseguite da computer, non umani.

Spazio all'errore

Con un semplice campione casuale, deve esserci spazio per l'errore rappresentato da un più e un meno varianza (errore di campionamento). Ad esempio, se in un liceo di 1.000 studenti si dovesse fare un sondaggio per determinare quanti gli studenti sono mancini, un campionamento casuale può determinare che otto dei 100 campionati sono Mancino. La conclusione sarebbe che l'8% della popolazione studentesca del liceo è mancina, quando in realtà la media globale sarebbe più vicina al 10%.

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

Campione casuale semplice contro campione casuale stratificato

Campioni casuali semplici e campioni casuali stratificati sono entrambi gli 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 alla dimensione 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 garantire che gli strati non si sovrappongano. Ogni punto della popolazione deve appartenere solo a uno strato quindi ogni punto è si escludono a vicenda. Strati sovrapposti aumenterebbero la probabilità che alcuni dati siano inclusi, distorcendo così il campione.

Vantaggi dei campioni casuali semplici

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

Un semplice campione casuale è pensato per essere 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.

Svantaggi dei campioni casuali semplici

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 estrarre 25 uomini anche se la popolazione fosse composta da 125 donne e 125 uomini.

Per questo motivo, il campionamento casuale semplice è più comunemente utilizzato quando il ricercatore conosce poco la popolazione. Se il ricercatore ne sapesse di più, sarebbe meglio utilizzare una tecnica di campionamento diversa, come ad esempio 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 molto tempo e denaro rispetto ad altri metodi.

Domande frequenti

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. La selezione di un numero sufficiente di soggetti completamente a caso dalla popolazione più ampia produce anche un campione che può essere rappresentativo del gruppo studiato.

Quali sono alcuni inconvenienti di un semplice campione casuale?

Tra gli svantaggi di questa tecnica vi sono la difficoltà di accedere agli intervistati che si può trarre dal popolazione più numerosa, tempo maggiore, costi maggiori e il fatto che la distorsione può ancora verificarsi in determinate condizioni circostanze.

Cos'è un campione casuale stratificato?

Un campione casuale stratificato, in contrasto con un semplice sorteggio, 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 uguale probabilità di essere campionato.

Come vengono utilizzati i campioni casuali?

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