Campionamento statistico

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In statistica il campionamento statistico (che si appoggia alla teoria dei campioni o del campionamento) sta alla base della inferenza statistica, la quale si divide in due grandi capitoli: la teoria della stima e la verifica d'ipotesi.

Una rilevazione si dice campionaria quando è utile per fare inferenza ossia per desumere dal campione stesso una informazione relativa alla popolazione tutta.

Le indagini censuarie, al contrario, riguardano l'intera popolazione e pur essendo più affidabili riguardo il parametro oggetto d'indagine soffrono di:

  • Maggiori costi
  • Tempi più lunghi
  • Minore accuratezza e minori risorse concentrate sul controllo della qualità della rilevazione (quello che si guadagna in estensione si perde in profondità)

Quindi mentre l'indagine censuaria fornisce il valore vero dei parametri di interesse (proporzioni, percentuali, medie, totali,...) quella campionaria restituisce una sua stima al quale è associato un grado di fiducia quantificabile quando la formazione del campione risponde a criteri di tipo probabilistico.

Il campionamento si usa quando si vuole conoscere uno o più parametri di una popolazione, senza doverne analizzare ogni elemento: questo per motivi di costi intesi in termini monetari, di tempo, di qualità o di disagio o perché analizzare un elemento lo distrugge rendendo inutilizzabile l'informazione ottenuta.

Modalità di selezione del campione

Nella pratica quotidiana dei sondaggi di opinione e delle ricerche di mercato vengono usati tutti e quattro gli approcci.

La scelta di un tipo di campionamento avviene in base alle proprietà degli stimatori di alcuni parametri oppure per tener conto di problemi di costo, mobilità o altro.

Concetti chiave sono:

[modifica] Storia

Benché già nel '700 si sia notato il vantaggio nell'esaminare un sottinsieme della popolazione per generalizzare i risultati alla popolazione complessiva, è solo dalla fine dell'800 che la discussione sulla "scientificità" del campionamento viene posta in modo esplicito alla comunità statistica.

Già agli inizi del '900 si vanno delineando le caratteristiche che un campione deve avere, ovvero che deve essere scelto in maniera casuale, e nell'arco di pochi anni compaiono i primi studi che mettono in evidenza che il campione non deve essere necessariamente un campione semplice ma può essere più complesso, per esempio stratificando.

Importanti autori che hanno fatto la storia della teoria dei campioni sono stati tra gli altri: Pierre-Simon de Laplace (che fece uso dei moltiplicatori per stimare il totale di una popolazione), Adolphe Quételet (che accetta di generalizzare alla popolozione complessiva il tasso di analfabetismo osservato tra i delinquenti, ma rifiuta di generalizzare la percentuale di maschi tra i neonati), Anders Nicolai Kiaer che nel 1895 da il via alla discussione in seno all'Istituto Internazionale di Statistica, Ladislaus Bortkiewicz che con un suo intervento intruduce seriamente la teoria della probabilità nella discussione sul campionamento, Arthur Bowley che sviluppa il campionamento casuale, la stratificazione e formula la varianza della stima del totale nel caso del campionamento semplice e nel caso del campionamento stratificato, Aleksandr A. Čuprov, suo padre Aleksandr I. Čuprov, A. G. Kovalevskij e Jerzy Neyman che descrivono il campionamento stratificato e scoprendo A.A.Tschuprow e J.Neyman in modo indipendente l'allocazione ottima.

Nel 1925, durante il congresso di Roma, l'Istituto Internazionale di Statistica accetta definitivamente come scientifico il metodo campionario, distinguendo il campionamento casuale dal campionamento ragionato.

Altri personaggi importanti sono George Gallup, William G. Cochran,

[modifica] Bibliografia

  • S. Brasini, M. Freo, F. Tassinari, G. Tassinari, Statistica aziendale e analisi di mercato, 2002, Manuali, Il Mulino, Bologna
  • M. Barisone, R. Mannheimer, I sondaggi, 1999, Il Mulino, Bologna
  • M. Chiaro, I sondaggi telefonici, 1996, CISU, Roma
Estratto da "http://it.wikipedia.org/wiki/Campionamento_statistico"
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