Campionamento

#1  Quando per studiare un certo aspetto di un particolare insieme di oggetti (persone, animali, eventi, come gli arrivi di persone a uno sportello, o altre "cose") non si compiono osservazioni su tutti gli oggetti ma solo su una parte di essi, questa parte "estratta" dall'insieme totale viene chiamata campione. L'analisi statistica così effettuata viene chiamata indagine campionaria. Il procedimento con cui si sono "estratti" gli oggetti da osservare, viene chiamato campionamento.
    Il campione deve essere rappresentativo (non basta prendere un po' di oggetti e fare su questi i calcoli per ottenere delle informazioni significative sulla totalità degli oggetti) e sufficientemente numeroso.

    Le indagini campionarie e, più in generale, l'uso dei modelli statistici sono soggetti a interpretazioni erronee o distorte più di altri modelli matematici.
    Il motivo risiede nel fatto che con essi spesso non si rappresentano tanto le caratteristiche di un particolare oggetto o persona quanto le condizioni che riguardano una collettività, le caratteristiche essenziali dell'andamento complessivo di un fenomeno che varia nel tempo, ...: il modo in cui vengono raccolte le informazioni (su tutta la popolazione o su quanta parte di essa? ogni quanto tempo? con quale modalità di rilevamento? ..) e il fatto che le caratteristiche delle persone o degli eventi singoli possono discostarsi molto dalla valutazione complessiva che emerge, introducono notevoli elementi di approssimatività. [ altri esempi di limiti dei modelli statistici].

Esercizi:  testo 1  e  soluzione,   testo 2  e  soluzione.

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