Campione e dimensione del campione: definizione, tipi, esempi, calcolo, formula, strumento

Cos'è un campione?

Un campione è un termine della statistica e significa che si seleziona una piccola quantità di dati o elementi da una quantità maggiore per fare affermazioni sull'intera quantità che derivano dalla quantità minore. Un campione viene quindi utilizzato per trarre conclusioni sulla cosiddetta popolazione senza dover esaminare tutti gli elementi. Applicato alle ricerche di mercato, ciò significa che nei sondaggi, ad esempio, non tutte le persone, cioè la popolazione di base, vengono interrogate per ottenere determinati risultati, ma solo un campione. Tuttavia, la popolazione non deve includere effettivamente tutte le persone, ma solo quelle rilevanti per una determinata domanda. La popolazione di base è anche indicata come sinonimo di popolazione.

Per poter trarre conclusioni sulla popolazione dai risultati di un campione, il campione deve essere sufficientemente ampio e rappresentativo. La dimensione del campione viene calcolata utilizzando varie formule, che possono anche essere determinate con l'aiuto di uno strumento di calcolo del campione. “Rappresentativo” significa che il campione riflette le caratteristiche della popolazione nella stessa proporzione in cui sono presenti nella popolazione.

Se il campione è selezionato casualmente ed è abbastanza grande, i risultati del campione possono essere applicati alla popolazione con una certa probabilità. La probabilità con cui i risultati possono essere trasferiti alla popolazione dipende dalla rappresentatività e dall'ampiezza del campione.

Esiste una regola empirica per la dimensione di un campione?

Non esiste una regola empirica fissa per la dimensione di un campione che si applichi a tutti i casi. La dimensione di un campione necessario per essere rappresentativo dipende da diversi fattori, tra cui la dimensione della popolazione, la precisione desiderata dei risultati e il livello di confidenza.

Una regola empirica spesso citata è che si dovrebbe sempre scegliere un campione abbastanza grande da essere circa il 5% della dimensione della popolazione. Tuttavia, questa regola empirica non è applicabile in tutti i casi e non vi è alcuna garanzia che un campione conforme a questa regola empirica sia effettivamente rappresentativo.

Fattori che entrano in gioco quando si calcola la dimensione di un campione

La dimensione di un campione necessario per essere rappresentativo dipende da diversi fattori, tra cui la dimensione della popolazione, il livello di confidenza desiderato e il margine di errore.

Profilo demografico

La dimensione della popolazione indica quante persone nella popolazione sono eleggibili per lo studio. Ad esempio, la popolazione di tutti i proprietari di case in un paese includerebbe tutte le persone che possiedono una casa in quel paese. La dimensione della popolazione dipenderebbe di conseguenza da quanti proprietari di case ci sono in quel paese. Ad esempio, se 20 milioni di persone nel paese selezionato possiedono una casa, allora la popolazione di tutti i proprietari di casa in quel paese sarebbe di 20 milioni di persone.

Livello di confidenza

Il livello di confidenza (chiamato anche livello di confidenza o grado di confidenza) indica quanto si può essere certi che i risultati del campione siano trasferibili alla popolazione. Più alto è il livello di confidenza, più grande deve essere solitamente il campione per raggiungere questo livello di confidenza. Il livello di confidenza corrisponde a un punteggio Z. Questo è un valore costante necessario per questa equazione. Ecco i punteggi Z per i livelli di confidenza più comuni:

90% – Punteggio Z = 1.645
95% – Punteggio Z = 1.96
99% – Punteggio Z = 2.576

Margine di errore

Il margine di errore, chiamato anche intervallo di confidenza, indica quanto il risultato di un campione può discostarsi dal valore effettivo nella popolazione. Viene espresso in punti percentuali e quindi indica quanto si può essere certi che il risultato del campione possa essere effettivamente trasferito alla popolazione. Minore è il margine di errore, più accurato sarà il risultato del campione e più sicuro sarà che possa essere trasferito anche alla popolazione.

Stima o conoscenza della proporzione o di determinate caratteristiche

La stima della proporzione nel calcolo della dimensione del campione è una stima della proporzione di una particolare caratteristica in una popolazione totale. La stima della proporzione è spesso utilizzata in statistica per ottenere stime delle caratteristiche delle popolazioni studiando solo un campione della popolazione. La stima della proporzione può essere utilizzata per ottenere stime di varie proprietà delle popolazioni, come la proporzione di persone in una popolazione che hanno una particolare malattia o la proporzione di persone che hanno una particolare opinione politica. L'accuratezza della stima della proporzione dipende dalla dimensione e dalla rappresentatività del campione. Più grande e rappresentativo è il campione, più accurata sarà la stima della proporzione.

Excursus: Mancanza di conoscenza circa la proporzione o il numero delle caratteristiche

Ci sono casi in cui non si conoscono le caratteristiche o il numero di persone per le quali si verificano determinate caratteristiche. Se non conosci la proporzione o le caratteristiche durante il calcolo del campione, ci sono alcune possibilità su come procedere. Un modo consiste nell'utilizzare una stima della proporzione basata su studi o pubblicazioni precedenti. Puoi anche utilizzare una proporzione "media", ad esempio 0.5, se non sei sicuro di quale sia la proporzione più probabile.

Un'opzione è quella di fare quello che viene chiamato uno "studio pilota". Uno studio pilota è un piccolo studio preliminare utilizzato per determinare la proporzione che verrà utilizzata per lo studio principale. Puoi condurre uno studio pilota prelevando un piccolo campione dalla popolazione e determinando la proporzione del tratto osservato. Questa proporzione può quindi essere utilizzata nello studio principale per calcolare la dimensione del campione.

Un'altra opzione è quella di utilizzare la cosiddetta "stima assistita da modello". La stima assistita da modello utilizza modelli statistici per stimare la proporzione in base a fattori noti. La stima assistita dal modello può quindi essere utilizzata per calcolare la dimensione del campione.

Esistono anche altri metodi statistici che possono essere utilizzati per determinare la proporzione per il calcolo della dimensione del campione in cui la proporzione non è nota. Questi includono, ad esempio, il metodo bootstrap e il metodo jackknife. Tuttavia, è importante notare che questi metodi sono generalmente più complessi e richiedono maggiori conoscenze statistiche ed esperienza.

La domanda che tutti coloro che conducono un'indagine o uno studio devono porsi riguarda la dimensione del campione per ottenere risultati utili. Ci sono formule che possono essere utilizzate per calcolare il campione.

Che cos'è un calcolatore della dimensione del campione?

Un calcolatore della dimensione del campione è uno strumento utilizzato per calcolare la dimensione del campione necessaria per uno studio. La dimensione del campione indica quante persone dovrebbero essere incluse nello studio per fornire risultati affidabili.

Il calcolatore della dimensione del campione tiene conto di fattori come la dimensione della popolazione, il livello di confidenza, il margine di errore desiderato e la proporzione delle caratteristiche rispetto alla popolazione per calcolare la dimensione del campione necessaria. Viene spesso utilizzato da persone che conducono studi o interpretano i risultati degli studi per garantire che lo studio disponga di dati sufficienti per produrre risultati affidabili e utilizzare le risorse in modo efficace.

Un calcolatore della dimensione del campione può essere utile in una varietà di situazioni. Alcuni esempi in cui il calcolatore di campionamento può fornire supporto sono:

• Quando si conduce uno studio e si desidera calcolare in modo affidabile la dimensione del campione necessaria per fornire risultati affidabili.
• Comprendere l'impatto di fattori come la dimensione della popolazione e la precisione desiderata sulla dimensione del campione.
• Se si desidera utilizzare le risorse in modo efficace riducendo al minimo la dimensione del campione necessaria a un livello ancora rappresentativo
• Valutare la qualità degli studi e dei loro risultati considerando la dimensione del campione e il livello di confidenza.
• Se si desidera valutare la validità dei risultati degli studi pubblicati considerando la dimensione del campione e il livello di confidenza.
• Quando non si conosce la formula o non si sa come applicarla correttamente. Uno strumento di calcolo della dimensione del campione può essere utilizzato come aiuto in questo caso per garantire che la dimensione del campione sia calcolata correttamente.

mypinio calcolatore della dimensione del campione: quale formula viene utilizzata per calcolare il campione in questo strumento?

Esistono diversi metodi statistici che possono essere utilizzati per calcolare la dimensione di un campione necessaria per poter concludere la popolazione dai risultati del campione. Con il mypinio calcolatore della dimensione del campione è possibile calcolare il campione da una popolazione. Un calcolatore della dimensione del campione è uno strumento utilizzato per calcolare la dimensione di un campione necessario per determinare un sottoinsieme rappresentativo della popolazione.

Nel mypinio calcolatore della dimensione del campione il campione viene calcolato con le seguenti due formule:

"Margine di errore"

Formula 1: n = (z^2 * p * (1 – p)) / (e^2)

Questa formula è il cosiddetto "margine di errore" ed è stata sviluppata dallo statistico e matematico americano William Gosset, che divenne noto con lo pseudonimo di "Studente". La formula viene utilizzata per determinare l'accuratezza delle stime nei campioni di una vasta popolazione. Qui n è la dimensione del campione, z è il "valore dell'errore standard", p è la proporzione stimata della popolazione che ha una certa proprietà ed e è l'errore desiderato (di solito viene utilizzato un valore di 0.05 o 0.01) .

"Formula della dimensione del campione corretta""

Formula 2: n' = n / (1 + (n – 1) / N)

Questa formula è la cosiddetta "dimensione del campione corretta" ed è stata sviluppata dallo statistico e matematico americano George W. Snedecor. Viene utilizzato per regolare la dimensione del campione nei casi in cui è nota la dimensione effettiva della popolazione. Qui n è la dimensione del campione originale, n' è la dimensione del campione corretta e N è la dimensione della popolazione. La formula viene spesso utilizzata per migliorare la precisione delle stime nei sondaggi e in altri studi.

Le variabili nella formula per il calcolo di un campione includono i seguenti parametri:

• n: Dimensione del campione. Questo è il risultato del calcolo del campione
• Z: intervallo di confidenza definito come coefficiente di distribuzione normale standard.
• N: la dimensione della popolazione
• p̂: stima della proporzione Numero probabile o noto di elementi con la caratteristica nel campione o numero totale di individui stimati nel campione.
• e: il margine di errore desiderato in percentuale.
• n: dimensione del campione
• n': dimensione del campione regolata

Come puoi vedere, la formula non è molto facile da applicare e richiede conoscenze matematiche. Pertanto, esiste la possibilità di utilizzare un calcolatore della dimensione del campione per calcolare il campione. Abbiamo inserito questa formula nel nostro strumento di calcolo delle dimensioni del campione e lo strumento fornisce valori esatti per il calcolo del campione. Nella sezione seguente troverai 2 esempi per il calcolo della dimensione del campione.

Esempio di calcolo della dimensione del campione

Supponiamo che un'azienda di elettronica voglia condurre uno studio di ricerca di mercato sulle abitudini di utilizzo delle smart TV tra i proprietari di case in un determinato paese. Ora, ci sono circa 20 milioni di proprietari di case in quel paese, e ovviamente non tutti possono essere esaminati. Pertanto, l'azienda sceglie una dimensione rappresentativa di tutti i proprietari di case, vale a dire un campione, per poter trarre conclusioni sulla popolazione da questo campione. Puoi anche simulare i seguenti calcoli con il mypinio calcolatore della dimensione del campione.

Esempio di un calcolo di esempio:

• La popolazione di tutti i proprietari di case in questo paese è di 20,000,000.
• Il livello di confidenza dovrebbe essere del 95%
• Il margine di errore (intervallo di confidenza) può essere del 5%
• La stima della proporzione è del 50%

Di conseguenza, il calcolo è il seguente:

• N = 20000000 // La popolazione di tutti i proprietari di case nel paese
• z = 1.96 // valore z per un livello di confidenza del 95%
• p = 0.5 // stima della proporzione del 50%
• e = 0.05 # margine di errore (intervallo di confidenza).

Formula:
n = (z^2 * p * (1 – p)) / (e^2)

Formula con valori inseriti:
n = (1.69^2 * 0.5 * (1 – 0.5)) / (0.05^2) = 168.5

Questo è il valore della dimensione del campione originale quando la dimensione della popolazione è infinita. In pratica, tuttavia, la popolazione sarà sempre finita, quindi è necessario adattare la dimensione del campione per tenere conto della dimensione effettiva della popolazione. Regola la dimensione del campione utilizzando la seguente formula:

Formula:
n' = 168.5 / (1 + (168.5 – 1) / 20000000) = 385

Formula con valori inseriti:
n' = n / (1 + (n – 1) / N)

La dimensione del campione aggiustata di 385 è la dimensione effettiva del campione necessaria per ottenere la precisione e la fiducia desiderate nella stima della proporzione nella popolazione (in questo caso, i proprietari di casa).

Pertanto, l'azienda deve intervistare almeno 385 proprietari di case per dedurre la popolazione.

Esempio 2 di un calcolo di esempio:

Tuttavia, se l'azienda desidera avere una deviazione standard il più bassa possibile e utilizza un livello di confidenza del 99% e un margine di errore dell'1% nel calcolo della dimensione del campione, l'azienda deve intervistare 16628 proprietari di case.

Il calcolo quindi si presenta così:

n = (2.576^2 * 0.5 * (1 – 0.5)) / (0.01^2) = 65401
n' = 65401 / (1 + (65401 – 1) / 20000000) = 16628

Fortunatamente, non è necessario conoscere questa formula a memoria o applicarla, perché il nostro strumento di calcolo di esempio fa il lavoro per te. Usa semplicemente il seguente strumento per calcolare il tuo campione.

Strumento di calcolo delle dimensioni del campione

Quando un campione è considerato “rappresentativo”?

Supponiamo che un istituto di scienze sociali voglia scoprire qual è l'atteggiamento della popolazione nei confronti di una certa questione politica. La popolazione è composta da persone di diversa età, genere, livello di istruzione e luoghi di residenza. Per ottenere un campione rappresentativo, lo scienziato sociale potrebbe, ad esempio, effettuare una selezione casuale di persone, assicurandosi che il campione rifletta le stesse proporzioni della popolazione in termini di età, sesso, livello di istruzione e luogo di residenza. Le persone selezionate a caso riceverebbero quindi un sondaggio che chiede loro il loro atteggiamento nei confronti della questione politica.

Poiché potrebbe essere difficile per l'istituto di scienze sociali ottenere gli indirizzi di tutte le persone con le corrispondenti caratteristiche socio-demografiche, spesso vengono commissionati i cosiddetti panel online. Un panel online è un gruppo di persone disposte a partecipare online a sondaggi, studi e altre attività di ricerca di mercato. I panel online sono spesso utilizzati da aziende, istituti di ricerca di mercato e altre organizzazioni per raccogliere informazioni da un gran numero di persone in modo rapido ed economico. I membri di un panel online vengono selezionati in base a determinate caratteristiche quali età, sesso, livello di istruzione e luogo di residenza per garantire che il panel sia rappresentativo della popolazione.

→ Pannello in linea

In un sondaggio, un campione ha un impatto significativo sulla validità e affidabilità del risultato. Un buon campione dovrebbe essere rappresentativo dell'intera popolazione oggetto di indagine ed essere sufficientemente ampio da fornire una stima ragionevole dei parametri della popolazione. Se il campione non è rappresentativo o è troppo piccolo, possono verificarsi bias e risultati imprecisi.

Quali sono i diversi tipi di metodi di campionamento?

Campionamento probabilistico

Il campionamento probabilistico è un tipo di campionamento in cui a ciascun elemento della popolazione viene assegnata una probabilità specifica e predeterminata di essere selezionato. Ciò significa che ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato per il campione. Il campionamento probabilistico è una buona scelta quando si desidera garantire che il campione sia rappresentativo dell'intera popolazione e quando non è possibile esaminare tutti gli elementi della popolazione per motivi di praticità. I risultati delle analisi basate sul campionamento probabilistico possono essere generalizzati all'intera popolazione, consentendo di fare affermazioni sull'intera popolazione.

Esempi di campioni probabilistici

• Campionamento casuale semplice: in questo metodo, ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato per il campione. Ad esempio, potresti prendere un semplice campione casuale selezionando casualmente ogni quinta persona in un elenco di tutti gli abitanti di una città.
• Campionamento sistematico: in questo metodo, il primo elemento della popolazione viene selezionato a caso e quindi ogni n-esimo elemento della popolazione viene selezionato per il campione. Ad esempio, si potrebbe selezionare ogni decima persona in un elenco di tutti i residenti in una città selezionando casualmente il punto di partenza e quindi selezionando ogni decimo elemento nell'elenco.
• Campionamento stratificato: in questo metodo, la popolazione è suddivisa in diversi gruppi (strati) e da ciascun gruppo viene estratto un campione casuale. Ad esempio, potresti dividere la popolazione di un paese in fasce di età e quindi prelevare un campione casuale da ciascuna fascia di età.
• Campionamento a grappolo: in questo metodo, i gruppi di elementi nella popolazione vengono formati casualmente e quindi viene estratto un campione casuale da ciascun gruppo. Ad esempio, è possibile formare gruppi di pazienti in un ospedale e quindi selezionare un paziente da ciascun gruppo per il campione.

Vantaggi del campionamento probabilistico

• Rappresentatività: poiché ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere selezionato per il campione, il campione è solitamente rappresentativo dell'intera popolazione.
• Generalizzabilità: i risultati delle analisi basate sul campionamento probabilistico possono essere generalizzati all'intera popolazione. Ciò significa che è possibile fare dichiarazioni sull'intera popolazione.
• Comparabilità: poiché tutti gli elementi della popolazione hanno la stessa probabilità di essere selezionati per il campione, i risultati di diversi campioni di probabilità possono essere confrontati tra loro.
• Prevedibilità: la dimensione e la composizione del campione possono essere calcolate in anticipo, il che migliora la prevedibilità dei risultati.
• Efficienza: in molti casi, i campioni probabilistici sono più efficienti dei campioni non probabilistici perché richiedono un campione più piccolo per ottenere la stessa precisione.
• Indipendenza: poiché il campione viene selezionato casualmente dalla popolazione, gli elementi del campione sono indipendenti l'uno dall'altro. Ciò significa che il comportamento di un elemento non ha alcuna influenza sulla probabilità che un altro elemento venga incluso nel campione.
• Consente l'uso di statistiche inferenziali: poiché il campione è rappresentativo della popolazione, le statistiche inferenziali possono essere utilizzate per formulare affermazioni sulla popolazione.
• Riduce gli effetti di bias e pregiudizi: poiché il campione viene selezionato in modo casuale, bias e pregiudizi vengono ridotti al minimo quando si selezionano gli elementi per il campione.
• Facilità di documentazione e revisione: poiché il processo di selezione del campione è trasparente e tracciabile, è più facile documentare e rivedere il processo.

Svantaggi del campionamento probabilistico

• Tempo e denaro: il campionamento probabilistico è solitamente più lungo e costoso del campionamento non probabilistico perché richiede la selezione casuale di elementi dalla popolazione.
• Difficoltà nell'implementazione: in alcuni casi, può essere difficile selezionare casualmente elementi dalla popolazione, specialmente se la popolazione è molto grande o di difficile accesso.
• Possibili distorsioni dovute a difficoltà nella selezione degli elementi: in alcuni casi, può essere difficile selezionare gli elementi per il campione, soprattutto se la popolazione è molto ampia o di difficile accesso.
• Possibili distorsioni dovute a errori nella selezione degli elementi: in alcuni casi, potrebbero esserci errori nella selezione degli elementi per il campione, ad esempio se gli elementi non sono selezionati in modo casuale o se un elemento è incluso nel campione più di una volta.
• Possibili distorsioni dovute all'incompletezza del campione: in alcuni casi, il campione può essere incompleto, ad esempio se alcuni elementi del campione non sono accessibili o se il campione è troppo piccolo per essere rappresentativo.

Campionamento non probabilistico

Nel campionamento non probabilistico, i partecipanti vengono selezionati in base alla convenienza o all'accessibilità piuttosto che in modo casuale. Un campione non probabilistico è un tipo di campione in cui a ciascun elemento della popolazione non è assegnata una probabilità specifica e predeterminata di essere selezionato. Ciò significa che alcuni elementi della popolazione hanno maggiori probabilità e altri meno probabilità di essere selezionati per il campione. Un campione non probabilistico è solitamente più facile e veloce da raccogliere rispetto a un campione probabilistico perché non si basa sulla selezione casuale di elementi dalla popolazione. Tuttavia, i risultati delle analisi basate sul campionamento non probabilistico non possono essere generalizzati all'intera popolazione, il che significa che si possono fare solo affermazioni limitate sulla popolazione.

Esempi di campioni non probabilistici

• Campionamento casuale: in questo metodo, il campione è composto da elementi facilmente accessibili o disponibili. Ad esempio, potresti prelevare un campione casuale chiedendo alle prime 10 persone che incontri per strada di partecipare al tuo sondaggio.
• Campionamento per quote: in questo metodo, il campione è costituito da persone che corrispondono a determinate caratteristiche predefinite come età, sesso o livello di istruzione. Ad esempio, potresti prelevare un campione di quote chiedendo a 100 persone di partecipare al tuo sondaggio, con un certo numero di uomini e donne e un certo numero di persone in ciascuna fascia di età.
• Campionamento a palla di neve: in questo metodo, il campione è costituito da elementi consigliati da altri elementi del campione. Nel campionamento a valanga, ad esempio, puoi chiedere a una persona di partecipare al tuo sondaggio e quindi chiedere a quella persona di raccomandare altre persone che soddisfano determinati criteri.
• Campionamento intenzionale: in questo metodo, il campione è costituito da persone che vengono specificamente selezionate perché hanno determinate caratteristiche o conoscenze sull'argomento di interesse. Ad esempio, potresti prelevare un campione mirato selezionando esperti in un campo particolare per partecipare al tuo studio.
• Campionamento di rete: in questo metodo, il campione è composto da elementi che sono collegati tramite una rete sociale o professionale. Ad esempio, potresti prendere un campione di rete selezionando un gruppo di persone connesse tramite un gruppo LinkedIn.
• Campione illimitato: in questo metodo, il campione è composto da elementi selezionati senza criteri predeterminati. Ad esempio, potresti prendere un campione illimitato semplicemente selezionando le prime 100 persone che incontri in un luogo pubblico.

Vantaggi del campionamento non probabilistico

• Veloce e facile da condurre: i campioni non probabilistici sono generalmente più veloci e più facili da raccogliere rispetto ai campioni probabilistici perché non si basano sulla selezione casuale di elementi dalla popolazione.
• Conveniente: i campioni non probabilistici sono spesso meno costosi dei campioni probabilistici perché richiedono uno sforzo minore.
• Flessibilità: il campionamento non probabilistico consente la selezione di elementi particolarmente rilevanti per lo studio, il che aumenta la flessibilità.
• Idoneità per gruppi di popolazione speciali: il campionamento non probabilistico può essere adatto in alcuni casi in cui è difficile prelevare un campione rappresentativo da un gruppo di popolazione specifico.
• Possibilità di rispondere a domande specifiche: il campionamento non probabilistico può essere adatto in alcuni casi in cui le domande sono molto specifiche e non è necessario fare riferimento all'intera popolazione.
• Idoneità per piccole dimensioni della popolazione: il campionamento non probabilistico può essere adatto in alcuni casi quando la dimensione della popolazione è molto piccola ed è difficile prelevare un campione rappresentativo.
• Idoneità per caratteristiche rare della popolazione: il campionamento non probabilistico può essere adatto in alcuni casi in cui la caratteristica che si desidera studiare è molto rara nella popolazione ed è difficile prelevare un campione rappresentativo.
• Possibilità di ottenere approfondimenti: il campionamento non probabilistico può fornire approfondimenti su determinati gruppi di popolazione, in quanto è possibile selezionare elementi particolarmente rilevanti per lo studio.
• Possibilità di indagare qualitativamente: i campioni non probabilistici sono particolarmente adatti per la ricerca qualitativamente orientata in cui si desidera acquisire una visione approfondita dell'esperienza e della comprensione degli elementi nel campione.

Svantaggi dei campioni non probabilistici

• Mancanza di rappresentatività: poiché i campioni non probabilistici non vengono selezionati casualmente dalla popolazione, di solito non sono rappresentativi dell'intera popolazione. Ciò significa che i risultati non possono essere generalizzati all'intera popolazione.
• Mancanza di comparabilità: poiché i campioni non probabilistici non vengono selezionati casualmente dalla popolazione, i risultati non sono sempre confrontabili con i risultati di altri campioni non probabilistici.
• Imprevedibilità: la dimensione e la composizione del campione non probabilistico non possono essere previste, il che riduce la prevedibilità dei risultati.
• Possibili parzialità e pregiudizio: poiché i campioni non probabilistici non vengono selezionati a caso dalla popolazione, esiste il rischio che parzialità e pregiudizio svolgano un ruolo nella selezione degli elementi per il campione.
• Possibili distorsioni nei risultati: poiché i campioni non probabilistici non sono rappresentativi dell'intera popolazione, esiste il rischio che i risultati siano distorti e non riflettano le condizioni effettive della popolazione.
• Difficoltà nell'applicazione delle statistiche inferenziali: poiché il campione non è rappresentativo della popolazione, le statistiche inferenziali non possono sempre essere utilizzate per fare affermazioni sulla popolazione.
• Difficoltà di documentazione e verifica: poiché il processo di selezione del campione non è trasparente e tracciabile, può essere difficile documentare e verificare il processo.

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