Mostra le statistiche | Concetto, esempi e caratteristiche

I campioni statistici sono una procedura associata alla selezione o alla raccolta di informazioni, dati e osservazione individuale di una determinata popolazione. Prendere un campione statistico aiuta a fare inferenze statistiche su una rappresentazione complessiva dei dati o delle informazioni in modo adeguato.

Definizioni di campioni statistici

Nelle statistiche, un campione è noto come un sottoinsieme di casi o individui in una popolazione. Inoltre, in alcuni casi, il campione deve essere rappresentativo, quindi è necessario selezionare una tecnica di campionamento appropriata che produca un campione casuale adeguato. Si dice che il campione faccia sempre parte della popolazione, quindi se hai popolazioni diverse, otterrai campioni diversi. Per estrarre un campione, esso deve contenere tutte le informazioni desiderate e questo può essere ottenuto solo dopo un lavoro attento, precisione nella raccolta dei dati e, soprattutto, una buona selezione del campione. A volte, il campionamento può essere più accurato rispetto allo studio di un’intera popolazione, poiché la gestione di un numero inferiore di dati produce meno errori di stima durante il processo. Oltre a tutte queste concezioni riguardanti il ​​campione, vi sono altre definizioni ad esso correlate:

  • Stima: sono tutte quelle tecniche applicate per conoscere il valore approssimativo di una variabile riferita alla popolazione, ciò avviene a partire dai dati statistici campionari calcolati in base agli elementi del campione.
  • Parametro statistico o campione: è qualsiasi valore ottenuto dal campione e che ha una distribuzione di probabilità specifica, rappresentata da un insieme finito di variabili.
  • spazio campionario: è costituito da un insieme di informazioni su possibili campioni prelevati dalla popolazione, previa applicazione di una tecnica di campionamento.
  • Livello di confidenza: sono dati basati su inferenza statistica ed è noto come misura della bontà della stima applicata dalle statistiche campionarie. In questa sezione, i livelli di confidenza sono generalmente utilizzati per gli intervalli di confidenza o per determinare la probabilità di errori di tipo I.

campioni statistici

Caratteristiche del campione statistico

Per effettuare un campione statistico è importante tenere conto di alcuni aspetti che il ricercatore deve conoscere in precedenza. Questi aspetti o caratteristiche sono i seguenti:

  • Le selezioni sono effettuate su base rappresentativa.
  • Il campione statistico permette di misurare il valore di affidabilità che esiste nella stima ottenuta.
  • Il campione statistico si basa sulle informazioni ottenute e garantisce inoltre che venga prodotta la maggior quantità di dati al minor costo.
  • Per eseguirlo, è importante che sia rappresentativo nella maggior parte dei casi, in modo che le informazioni esistenti nell’insieme hanno caratteristiche simili.
  • Una volta identificati i risultati come uguali, il campione statistico è responsabile della determinazione della loro stabilità, senza tener conto della dimensione del campione.

Usi e applicazioni del campione statistico

Il campione statistico copre un ampio campo di applicazione, evidenziando:

  1. Sondaggi di opinione: si applica quando si vuole conoscere l’opinione di una popolazione generale, su questioni comuni che di solito interessano la comunità.
  2. Studi sui media: effettuati per selezionare un campione rappresentativo di media o contenuti sui social media e comunicazione di massa.
  3. Studi di mercato: in questo caso, il campione statistico è fondamentale per selezionare molto bene il target o il target di riferimento, in modo da non sprecare risorse e ottenere i campioni statistici economici corretti.
  4. Analisi aziendale e organizzativa: serve per organizzare le strutture di qualsiasi azienda, dalle risorse umane ai processi.
  5. Studi di qualità e soddisfazione dei servizi: serve per scegliere campioni rappresentativi di utenti o clienti, per conoscere la loro opinione sul prodotto, in modo che possa essere migliorato.

Per quanto riguarda gli usi più importanti del campione statistico abbiamo:

  • Indagini di ricerca qualitativa e quantitativa.
  • Analisi statistica dei progetti.
  • Metodi per accettare o rifiutare progetti di ricerca, sviluppo e investimento.
  • Elaborazione di scale.
  • Disegni e analisi di esperimenti nelle scienze sociali.
  • Affidabilità, validità e dimensionalità degli strumenti di ricerca.

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Esempi del campione statistico

La statistica è anche una scienza matematica, che è responsabile della selezione dei dati, dell’ordinamento e dell’analisi. Cioè, quando vogliamo studiare un certo fenomeno, ricorriamo a campioni statistici e alcuni degli esempi che possiamo citare sono i seguenti: Supponiamo di voler effettuare uno studio sulla spesa media delle famiglie spagnole nel mese di giugno. Per fare questo abbiamo due opzioni:

  1. Inserisci i conti bancari di tutte le famiglie in Spagna.
  2. Chiedi un importo rappresentativo della popolazione.

Se valutiamo la prima opzione, non è la più favorevole per diversi motivi, uno di questi è che le famiglie non forniranno i propri dati e un altro è che non sarebbe nemmeno possibile vedere i dati da famiglia a famiglia, soprattutto quando il territorio spagnolo copre quasi 50 milioni di persone. D’altra parte, l’opzione numero 2 è più fattibile. Poiché un campione statistico può essere raccolto ponendo domande o esaminando una popolazione rappresentativa, ad esempio 200.000 persone. Sebbene l’importo sia piuttosto elevato, è migliore del numero totale di abitanti, quindi è più facile calcolare la spesa media delle famiglie spagnole nel mese di giugno. Infine, le informazioni estratte saranno più o meno affidabili a seconda delle metriche dell’indagine statistica.

Errori comuni durante l’esecuzione di un campione statistico

Quando si utilizzano valori campione, possono verificarsi due tipi di errori:

  1. Errore di campionamento: è la variazione naturale esistente dei campioni selezionati della popolazione. Questo errore è di grande importanza, poiché aiuta a comprendere meglio la natura della statistica inferenziale.
  2. Errori non di campionamento: sono quelli che sorgono durante il prelievo del campione. Questo tipo di errore a sua volta è classificato in:
  • La distorsione del campione: è un metodo utilizzato per stimare il valore di un parametro.
  • Randomizzazione: è noto come qualsiasi processo di selezione del campione dalla popolazione, in cui la selezione è imparziale o imparziale.

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