Campionamento stratificato vs campionamento a grappolo
Nelle statistiche, soprattutto quando si effettuano sondaggi, è importante ottenere un campione imparziale, in modo che il risultato e le previsioni fatte sulla popolazione siano più accurati. Ma, nel campionamento casuale semplice, esiste la possibilità di selezionare i membri del campione che è distorto; in altre parole, non rappresenta equamente la popolazione. Pertanto, il campionamento stratificato e il campionamento a grappolo vengono utilizzati per superare i problemi di distorsione ed efficienza del campionamento casuale semplice.
Campionamento stratificato
Il campionamento casuale stratificato è un metodo di campionamento in cui la popolazione viene prima divisa in strati (uno strato è un sottoinsieme omogeneo della popolazione). Quindi viene prelevato un semplice campione casuale da ogni strato. I risultati di ciascuno strato combinati costituiscono il campione. Di seguito sono riportati esempi di possibili strati nelle popolazioni
• Per una popolazione di uno stato, strati maschili e femminili
• Per le persone che lavorano in una città, strati residenti e non residenti
• Per studenti in un college, strati bianchi, neri, ispanici e asiatici
• Per un'udienza di un dibattito sulla teologia, strati protestanti, cattolici, ebrei, musulmani
In questo processo, invece di prelevare campioni casuali direttamente dalla popolazione, la popolazione viene suddivisa in gruppi utilizzando una caratteristica intrinseca degli elementi (gruppi omogenei). Quindi vengono prelevati campioni casuali dal gruppo. La quantità di campioni casuali prelevati da ciascun gruppo dipende dal numero di elementi all'interno del gruppo.
Ciò consente di eseguire il campionamento senza che il campione di un gruppo sia maggiore del numero di campioni richiesti da quel particolare gruppo. Se il numero di elementi di un determinato gruppo è maggiore della quantità richiesta, un'inclinazione nella distribuzione può portare a interpretazioni errate.
Il campionamento stratificato consente l'uso di metodi statistici diversi per ogni strato, il che aiuta a migliorare l'efficienza e l'accuratezza della stima.
Campionamento cluster
Il campionamento casuale del cluster è un metodo di campionamento in cui la popolazione viene prima divisa in cluster (un cluster è un sottoinsieme eterogeneo della popolazione). Quindi viene preso un semplice campione casuale di cluster. Tutti i membri dei cluster selezionati costituiscono insieme il campione. Questo metodo viene spesso utilizzato quando i raggruppamenti naturali sono ovvi e disponibili.
Ad esempio, considera un sondaggio per valutare il coinvolgimento degli studenti delle scuole superiori nelle attività extracurriculari. Piuttosto che selezionare studenti casuali dalla popolazione studentesca, selezionare una classe come campioni per il sondaggio è un campionamento a grappolo. Quindi ogni membro della classe viene intervistato. In questo caso, le classi sono gruppi della popolazione studentesca.
Nel campionamento a grappolo, sono i grappoli a essere selezionati a caso, non gli individui. Si presume che ogni cluster di per sé sia una rappresentazione imparziale della popolazione, il che implica che ciascuno dei cluster sia eterogeneo.
Qual è la differenza tra il campionamento stratificato e il campionamento a grappolo?
• Nel campionamento stratificato, la popolazione è suddivisa in gruppi omogenei detti strati, utilizzando un attributo dei campioni. Quindi vengono selezionati i membri di ogni strato e il numero di campioni prelevati da quegli strati è proporzionale alla presenza degli strati all'interno della popolazione.
• Nel campionamento a grappolo, la popolazione viene raggruppata in grappoli, principalmente in base alla posizione, quindi viene selezionato un grappolo a caso.
• Nel campionamento a grappolo, un cluster viene selezionato a caso, mentre nel campionamento stratificato i membri vengono selezionati a caso.
• Nel campionamento stratificato, ogni gruppo utilizzato (strati) include membri omogenei mentre, nel campionamento a grappolo, un cluster è eterogeneo.
• Il campionamento stratificato è più lento mentre il campionamento a grappolo è relativamente più veloce.
• I campioni stratificati hanno meno errori a causa della presenza di ciascun gruppo all'interno della popolazione e dell'adattamento dei metodi per ottenere una stima migliore.
• Il campionamento a grappolo ha una percentuale di errore intrinseca più alta.
