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La statistica è uno strumento che ti consente di prendere decisioni informate. Se un'indagine rivela che una percentuale di lavoratori in un'area non è occupata, i giovani possono includere questa cifra nella loro scelta professionale. Il campionamento, un processo in cui i ricercatori selezionano i partecipanti in modo casuale, può essere costoso e richiedere molto tempo, soprattutto con grandi gruppi di campioni. Tuttavia, il campionamento sistematico, un processo in cui i ricercatori selezionano un campione rappresentativo utilizzando uno standard, può essere un buon modo per risparmiare denaro. Ad esempio, una società di noleggio può intervistare ogni decimo cliente che torna con il video per completare un sondaggio.
Velocità e convenienza
Il campionamento si basa sulla selezione di individui o oggetti. Nel campionamento standardizzato, i ricercatori standardizzano come ordinare le unità della popolazione. Ad esempio, un verificatore può esaminare ogni terzo lotto di arachidi. I campioni sistematici sono molto semplici, veloci e convenienti per coloro che hanno già un elenco di unità nella popolazione. Gli statistici traggono vantaggio dall'utilizzo di questo campionamento quando studiano grandi popolazioni perché copre l'area in modo uniforme. Ad esempio, se un dipartimento statale studia come i residenti usano la protezione solare, idealmente dovrebbe avere un campione dell'intero stato, piuttosto che solo campioni di alcuni comuni.
Frequenza
Gli eventi che si verificano a intervalli regolari sono periodici. Ad esempio: un programma televisivo che va in onda ogni martedì alle 20:00 ha periodicità. In uno studio, la popolazione campione può avere tali caratteristiche. Ad esempio, il salmone può nuotare a valle del fiume nello stesso periodo ogni anno. I ricercatori possono anche notare uno schema di periodicità. Ad esempio, potrebbero esserci più orsi in una regione ogni volta che il salmone va a valle. Tuttavia, la periodicità nel campione potrebbe non coincidere con la periodicità standard.
In un altro esempio, uno statistico può selezionare casualmente i membri del club per uno studio. Tuttavia, i partecipanti selezionati potrebbero non rappresentare le proporzioni effettive dei membri nella popolazione. Il campione selezionato può includere solo membri che hanno il diabete, ma, in realtà, non tutti i clienti abituali hanno questa condizione. Situazioni in cui i partecipanti al campione hanno caratteristiche che sono abbastanza diverse dalle norme della popolazione del campione sono improbabili e la ripetizione dello studio in un secondo momento rivelerà le anomalie nello studio.
Campioni medi
Secondo il sito web della Stony Brook University, trovare più campioni e ripetere lo studio può aumentare le possibilità di ottenere risultati globali accurati. Un ricercatore può, ad esempio, studiare la prevalenza di una particolare malattia tra le patate esaminandole in quattro diverse aziende agricole di coltivazione.Un'azienda agricola può avere un numero estremamente elevato di agenti patogeni a causa di cattive pratiche agricole. Selezionando quattro diverse proprietà per un secondo studio e calcolando la media dei risultati della prima e della seconda azienda agricola, l'azienda agricola anomala rappresenta ora solo il 12,5% dei risultati medi, invece del 25%.
Influenze
Il campionamento sistematico è un tipo di campionamento probabilistico, il che significa che il ricercatore deve assicurarsi che il campione rappresenti allo stesso modo tutti i membri della popolazione. In caso contrario, i risultati saranno distorti, divergendo dalle reali caratteristiche della popolazione. Uno studio potrebbe riportare, ad esempio, che il 70% dei residenti di Campinas è contrario a un particolare sciopero. Tuttavia, se l'indagine viene effettuata chiedendo solo agli studenti UNICAMP, i risultati saranno distorti, poiché l'indagine non rappresenterà tutti in città.
I ricercatori possono evitare influenze esterne se selezionano le unità di campionamento in modo sistematico. Piuttosto che fare affidamento esclusivamente sugli studenti universitari, un'alternativa è chiamare ogni centesimo residente elencato nella rubrica e intervistarlo.
