1. Campionamento Casuale
– Garantisce che ogni individuo della popolazione abbia la stessa probabilità di essere selezionato, riducendo il rischio di bias nella scelta dei campioni.
2. Campionamento Stratificato
– Divide la popolazione in gruppi omogenei, consentendo una rappresentazione accurata di ciascun strato e dell’intera popolazione.
3. Campionamento Sistematico
– Consente una selezione regolare dei campioni da una lista ordinata, riducendo l’aleatorietà nella scelta.
4. Campionamento per Quote
– Fissa criteri specifici per la selezione dei campioni, garantendo una rappresentatività equilibrata delle diverse caratteristiche della popolazione.
5. Errore Campionario
– Deriva dalla variazione naturale tra i campioni e la popolazione, influenzando la precisione delle stime statistiche.
6. Errore di Non Risposta
– Si verifica quando alcuni elementi selezionati non partecipano all’indagine, potenzialmente introducendo bias nei risultati.
7. Errore di Campionamento Sistematico
– Rappresenta una distorsione sistematica nella selezione dei campioni, influenzando la validità delle conclusioni.
8. Dimensione del Campione
– Dipende dal livello di confidenza desiderato, dall’accuratezza richiesta e dalla variabilità nella popolazione, influenzando la precisione delle stime.
9. Rappresentatività dei Risultati
– Un campionamento accurato è cruciale per garantire che i risultati riflettano fedelmente la realtà della popolazione di riferimento.
10. Implicazioni delle Decisioni
– Un campionamento scorretto può portare a interpretazioni errate e decisioni sbagliate, sottolineando l’importanza di un approccio statistico rigoroso.
