Usa un semplice campione casuale per studiare una popolazione più ampia

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Il campionamento casuale semplice è un metodo utilizzato per selezionare una dimensione del campione più piccola da una popolazione più ampia e utilizzarla per studiare e generalizzare una popolazione più ampia. È uno dei numerosi metodi utilizzati da statistici e ricercatori per estrarre campioni da popolazioni più grandi; Altri metodi includere Campionamento casuale stratificato E il campionamento probabilistico.I vantaggi Campione casuale semplice Compresa la sua facilità d’uso e la sua rappresentazione accurata di una popolazione più ampia.

Come generare un semplice campione casuale

I ricercatori generano un semplice campione casuale ottenendo un elenco esaustivo di una vasta popolazione e quindi selezionando casualmente un certo numero di individui per formare un campione. Utilizzando un semplice campione casuale, ogni membro della popolazione più ampia ha la stessa probabilità di essere selezionato.

I ricercatori hanno due metodi per generare semplici campioni casuali. Uno è un’estrazione manuale della lotteria. Ad ogni membro del gruppo più grande viene assegnato un numero. Quindi, seleziona casualmente i numeri per formare un gruppo campione.Se un semplice casuale campione Se vengono selezionati 100 studenti da una scuola superiore con una popolazione di 1.000, ogni studente dovrebbe avere un decimo di possibilità di essere selezionato.

Il metodo di disegno manuale è adatto a un gruppo di persone più piccolo, ma non adatto a un gruppo di persone più ampio. In questi casi, i ricercatori preferiscono le opzioni generate al computer. Funziona secondo lo stesso principio, ma un sistema informatico complesso, invece di un essere umano, assegna numeri e li seleziona casualmente.

Spazio a tolleranza d’errore

Per un campione casuale semplice, deve esserci uno spazio di errore rappresentato dai segni più e meno varianzaAd esempio, se viene condotto un sondaggio nella stessa scuola superiore per determinare quanti studenti sono mancini, il campionamento casuale può determinare che 8 persone su 100 campionate sono mancine. La conclusione è che l’8% degli studenti delle scuole superiori è mancino, mentre in realtà la media mondiale si avvicina al 10%.

Questo è vero indipendentemente dal soggetto. Secondo un semplice sondaggio casuale, un sondaggio sulla percentuale della popolazione di studenti con gli occhi verdi o fisicamente inabili risulterà in alte probabilità matematiche, ma sempre con varianze positive e negative.L’unico modo 100% di precisione 100% Tutti i 1.000 studenti verranno intervistati, il che è possibile ma poco pratico.

Vantaggi del campionamento casuale

Vantaggio del campione casuale semplice Compreso la facilità d’uso e l’accuratezza della presentazione. Non esiste un metodo più semplice per estrarre campioni di ricerca da una popolazione più ampia del semplice campionamento casuale. Non è necessario dividere la popolazione in sottogruppi o adottare ulteriori misure, tranne per la selezione casuale del numero richiesto di soggetti di ricerca da un gruppo più ampio. Allo stesso modo, l’unico requisito è che il processo di selezione sia controllato in modo casuale e che ogni membro di un gruppo più ampio abbia la stessa probabilità di selezione.

La selezione di soggetti in modo completamente casuale da una popolazione più ampia produrrà anche un campione rappresentativo della popolazione studiata.Anche se la dimensione del campione è piccola come 40, potrebbe essere bassa Errore di campionamento Quando il campionamento casuale semplice viene eseguito correttamente.Per qualsiasi tipo di ricerca popolazione, Usane uno Campione rappresentativo Le inferenze e le generalizzazioni su gruppi più grandi sono cruciali; campioni distorti possono portare a conclusioni errate su popolazioni più grandi.

Il campionamento casuale semplice è semplice come il suo nome ed è accurato. Queste due caratteristiche conferiscono al semplice campionamento casuale un forte vantaggio rispetto ad altri metodi di campionamento quando si effettuano ricerche su popolazioni più grandi.

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Autore dell'articolo: Redazione EconomiaFinanza.net

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