Campionamento statistico
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 stima e la verifica d'ipotesi.
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.
I tipi di campionamento più noti sono i campioni probabilistici:
- casuale semplice (oppure: con riposizione) (vedi anche v.c. Binomiale)
- in blocco (oppure: senza riposizione) (vedi anche v.c. Ipergeometrica)
- stratificato
- a due stadi
- a grappolo
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:
- base di campionamento
- popolazione d'analisi e popolazione di rilevazione
- piano di campionamento e disegno di campionamento
- errore di campionamento