Concetto in definizione ABC

Per studiare alcuni argomenti di ampio respiro, gli scienziati analizzano una parte dell'intero oggetto della loro indagine. Questa parte è un campione e lo studio corrispondente è un campione. In questo modo è possibile effettuare un campionamento in tutti i tipi di aree: analisi del terreno, dei solidi, dei suoni, studi demografici, analisi del sangue, delle urine, ecc.

In ogni caso, il campionamento effettuato vuole essere una parte significativa di quanto studiato, tale che i risultati ottenuti consentono di trarre conclusioni dall'insieme di ciò che è what studia.

Tipi di campionamento nello studio della popolazione

Conoscere statisticamente l'insieme di a popolazione è una domanda estremamente difficile e che richiede tempo. Pensiamo ad uno studio relativo alle malattie di un Paese, sulle abitudini alimentari o sul consumo di un certo prodotto. Questo tipo di analisi non può essere eseguita tramite a sondaggio a livello generale, in modo che il campionamento diventi a attrezzoessenziale.

Non esiste una modalità unica. Esistono infatti diversi tipi di campionamento. Da un lato, ci sono quelli che sono casuali o probabilistici. Dall'altro quelli non probabilistici. La prima è la procedura più adatta per scegliere il sottoinsieme di individui di una popolazione, poiché Questo strumento permette di garantire che il campione scelto sia rappresentativo dell'intero popolazione.

Nel tipo non probabilistico, la scelta del campionamento non dipende dal probabilità, ma è correlato alle cause dell'indagine o allo scopo del campione. Pertanto, entrambi procedure rispondono a obiettivi diversi. Il campionamento probabilistico è rigoroso e scientifico, mentre il campionamento non probabilistico è più adatto a studi di popolazione omogenea.

Tutti i campionamenti implicano un certo margine di errore

Supponiamo di voler sapere quanti spagnoli sono fumatori. Per stabilire la percentuale esatta si potrebbero utilizzare due procedure: censire i 47 milioni di abitanti oppure inhabitants selezionare una certa quantità come campione rappresentativo dell'intera popolazione, ad esempio un campione di 1000 persone.

Se si effettua un campionamento casuale, è possibile che le persone scelte siano per lo più fumatori e, quindi, il campione non sarebbe rappresentativo. Di conseguenza, in ogni campionamento c'è un margine errore statistico.

Per ridurre il margine di errore, gli esperti consigliano di scegliere una dimensione del campione adeguata. Naturalmente, più grande è il campione, minore è il margine di errore. In questo senso, quando l'universo studiato è grande, è necessario utilizzare campioni di popolazione altrettanto grandi.

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