https://jardin.cscsp.ch/index.php?action=history&feed=atom&title=Campionamento_statisticoCampionamento statistico - Revision history2026-04-12T00:22:38ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.44.0https://jardin.cscsp.ch/index.php?title=Campionamento_statistico&diff=458&oldid=previmported>Opawe: /* growthexperiments-addlink-summary-summary:2|1|0 */2023-03-29T21:19:36Z<p><span class="autocomment">growthexperiments-addlink-summary-summary:2|1|0</span></p>
<p><b>New page</b></p><div>In [[statistica]] il '''campionamento statistico''' (che si appoggia alla teoria dei campioni o "''teoria del campionamento''") sta alla base dell'[[inferenza statistica]], la quale si divide in due grandi capitoli: la [[teoria della stima]] e la [[test di verifica d'ipotesi|verifica d'ipotesi]]. In particolare, una rilevazione si dice ''campionaria'' quando è utile per fare [[inferenza]], ossia per desumere dal campione stesso un'informazione relativa all'intera popolazione.<br />
<br />
==Campione e censimento==<br />
Le indagini [[censimento|censuarie]] riguardano l'intera popolazione e pur essendo più affidabili riguardo al parametro oggetto d'indagine soffrono di:<br />
* Maggiori costi<br />
* Tempi più lunghi<br />
* Minore accuratezza e minori risorse concentrate sul controllo della qualità della rilevazione (quello che si guadagna in estensione si perde in profondità)<br />
<br />
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 certo grado di fiducia (ossia un'incertezza) quantificabile quando la formazione del campione risponde a determinati criteri di tipo probabilistico.<br />
<br />
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.<br />
<br />
===Definizione di campione===<br />
Il '''campione (statistico)''' è un insieme di unità statistiche estratto da una [[popolazione statistica|popolazione]]. Tramite il campione si possono stimare, entro determinati limiti di errore, le proprietà dell'intera popolazione.<br />
<br />
Quando si parla di campione, nel linguaggio ordinario, si può intendere o la definizione rigorosa (quella riportata sopra, ossia un sottoinsieme di elementi estratto dalla popolazione) oppure, un po' imprecisamente, un singolo elemento del campione (in tal caso bisognerebbe dire "unità del campione" e non "campione").<br />
<br />
===Scelta del campione===<br />
Modalità di selezione del campione sono:<br />
* Scelta di comodo (''[[campionamento per quote]]'' o ''convenience sampling'').<br />
* Scelta ragionata (''[[campionamento ragionato]]'' o ''judgmental sampling'').<br />
* Scelta casuale (''[[campionamento casuale]]'' o ''random sampling'').<br />
*Scelta sistematica (''[[campionamento sistematico]]'').<br />
* Scelta probabilistica (''[[campionamento probabilistico]]'' o ''probabilistic sampling'').<br />
<br />
Nella pratica quotidiana dei [[sondaggio di opinione|sondaggi di opinione]] e delle ricerche di mercato vengono usati tutti e quattro gli approcci.<br />
<br />
La scelta di un tipo di campionamento avviene in base alle proprietà degli [[stimatore|stimatori]] di alcuni parametri oppure per tener conto di problemi di costo, mobilità o altro.<br />
<br />
Concetti chiave sono:<br />
* base di campionamento<br />
* popolazione d'analisi e popolazione di rilevazione<br />
* [[piano di campionamento]] e disegno di campionamento<br />
* [[piani di campionamento|errore di campionamento]]<br />
<br />
== Storia ==<br />
Benché già nel [[XVIII secolo|Settecento]] si sia notato il vantaggio nell'esaminare un sottinsieme della popolazione per generalizzare i risultati alla popolazione complessiva, è solo dalla fine dell'Ottocento che la discussione sulla "scientificità" del campionamento viene posta in modo esplicito alla comunità statistica.<br />
<br />
Già agli inizi del [[XX secolo|Novecento]] 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.<br />
<br />
Importanti autori che hanno fatto la storia della teoria dei campioni sono stati tra gli altri: <br />
* [[Pierre-Simon de Laplace]] (che fece uso dei moltiplicatori per stimare il totale di una popolazione);<br />
* [[Adolphe Quetelet]] (che accetta di generalizzare alla popolazione complessiva il tasso di analfabetismo osservato tra i delinquenti, ma rifiuta di generalizzare la percentuale di maschi tra i neonati);<br />
* [[Anders Nicolai Kiær]] che nel [[1895]] avvia la discussione di merito in seno all'[[Istituto Internazionale di Statistica]];<br />
* [[Ladislaus Bortkiewicz]] che con un suo intervento introduce seriamente la [[teoria della probabilità]] nella discussione sul campionamento;<br />
* [[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;<br />
* [[Aleksandr Aleksandrovič Čuprov|Aleksandr A. Čuprov]], suo padre [[Aleksandr Ivanovič Čuprov|Aleksandr I. Čuprov]], [[A. G. Kovalevskij]] e [[Jerzy Neyman]] che descrivono il [[campionamento stratificato]], e, per quanto riguarda A. A. Čuprov e J. Neyman, anche scoprendo in modo indipendente l'[[Allocazione di Neyman|allocazione ottima]].<br />
<br />
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.<br />
<br />
Altri autori importanti nella ricerca teorica ed applicata sul campionamento furono [[George Gallup]] e [[William G. Cochran]].<br />
<br />
== Bibliografia ==<br />
* S. Brasini, M. Freo, F. Tassinari, G. Tassinari, Statistica aziendale e analisi di mercato, 2002, Manuali, Il Mulino, Bologna<br />
* M. Barisone, R. Mannheimer, I sondaggi, 1999, Il Mulino, Bologna<br />
* M. Chiaro, I sondaggi telefonici, 1996, CISU, Roma<br />
<br />
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<br />
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<br />
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