Campionamento casuale: La scelta del campione nel campionamento casuale è affidata al caso e non deve
essere influenzata, più o meno consciamente, da chi compie l’indagine. Bisogna, però, precisare che
scegliere a caso non significa scegliere le unità statistiche comunque si presentino.
Campionamento casuale semplice ogni unità della popolazione ha eguale probabilità di fare parte del
campione; ogni campione deve avere la stessa probabilità di essere formato. Il metodo del campione
casuale semplice si può applicare se la popolazione è statisticamente omogenea e le unità statistiche sono
individuabili mediante un numero. Un modo semplice per operare tale campionamento consiste nel
numerare tutte le unità della popolazione, mettere in un’urna tante palline numerate, tutte eguali fra loro,
quante sono le unità della popolazione e quindi sorteggiare da tale urna le palline per formare il campione.
Campionamento sistematico variante del campionamento casuale semplice da cui differisce solo per la
tecnica di estrazione. Le unità campionarie non vengono più estratte con sorteggio ma selezionate
sistematicamente.
Campionamento stratificato in questa modalità invece si estrae un campione da ogni strato, dopo avere
diviso la popolazione in sottopopolazioni, con la procedura del campionamento casuale semplice si
uniscono i campioni provenienti dai singoli strati per ottenere il campione complessivo.
Campionamento a stadi si usa nel caso in cui la popolazione dovesse risultare molto elevata, per
semplificare la procedura di estrazione, si usano i campioni a più stadi. La popolazione viene suddivisa in
livelli gerarchicamente ordinati. Si ricorre ad uno schema che comporta l’individuazione di unità primarie,
secondarie e di ordine superiore di rilevazione
Campionamento non probabilistico: Potremo anche trovarci nella condizione in cui non sia possibile
conoscere la probabilità di inclusione nel campione di ogni unità, in tal caso si ricorre ad uno dei
campionamenti non probabilistici. L’utilizzo di tali tecniche rende però impossibile valutare: il grado di
precisione delle stime; i rischi di commettere errori. La costruzione di campioni mediante l’uso di tali
tecniche ha lo scopo di raffigurare in “piccolo” la popolazione considerata; i campioni così ottenuti sono
detti “a scelta ragionata. In alcuni casi questi tipi di campionamento sono preferibili al campionamento
casuale, perché talvolta la selezione dovrà rispondere ad una scelta oculata secondo dei criteri non casuali.
La conoscenza del fenomeno e l’ausilio di “esperti” permette di ottenere una “fotografia formato ridotto”
dell’intero universo; questa sarà fortemente influenzata dall’angolo visuale e dalla messa a fuoco del
problema di colui che opera la scelta ragionata. I risultati pertanto potranno essere attendibili in merito a
quegli aspetti del fenomeno ben conosciuti, mentre ci possono essere delle distorsioni.
Deviazione standard: equivale alla radice quadrata della somma del valore di ogni elemento del campione
meno la media campionaria fratto il numero del campione meno uno.
Distribuzione normale di probabilità: La distribuzione normale, nella teoria della probabilità, è una
distribuzione di probabilità continua che è spesso usata come prima approssimazione per descrivere
variabili casuali a valori reali che tendono a concentrarsi attorno a un singolo valor medio.
Distribuzione standardizzata di probabilità: La distribuzione normale standardizzata è un caso specifico che
si ottiene quando la media è uguale a zero (μ=0) e la deviazione standard è uguale a uno (σ=1). In questo
caso la curva della distribuzione è centrata intorno al valore zero (x=0).
Errore Standard: si calcola dividendo la deviazione standard per il numero di unità del campione.
