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CAMPIONAMENTO SISTEMATICO + CAMPIONAMENTO A PROBABILITÀ VARIABILI -…
CAMPIONAMENTO SISTEMATICO
+
CAMPIONAMENTO A PROBABILITÀ VARIABILI
CAMPIONAMENTO SISTEMATICO
Selezione casuale in blocco prendendo un’unità ogni tante a partire da una scelta a caso. Approssima il CCS
Procedimento:
1)messa in sequenza delle unità della lista
2)determinazione del “passo di campionamento” k = N/n (= 1/ (pigreco i)
3)identificazione delle n unità
a) selezione del numero casuale r: 1 <= r <= k
b) identificazione delle unità campionarie r; r + k; r + 2 k; ...., r + (n-1) k
CAMPIONAMENTO SISTEMATICO VS. CCS
VANTAGGI
Se la lista è
disposta casualmente
, lo si tratta come un CCS
Se la lista è
ordinata
, è generalmente più efficiente di un CCS, perché si attua implicitamente un controllo sulle caratteristiche della popolazione
Semplicità della procedura (si estraggono uno o due numeri casuali)
SVANTAGGI
Manca uno stimatore corretto della varianza di stima. Si adottano stimatori asintotici
Rischio di distorsione del campione dato da ciclicità della lista
È in realtà un campione pseudo-casuale, dato che viene estratto un solo numero casuale e tutti gli altri sono automaticamente determinati
STRATIFICAZIONE IMPLICITA
Con una sola variabile di stratificazione (quantitativa)
:
1) Ordinamento delle unità da quella con il valore più elevato a quella con il valore minore
2) Selezione sistematica delle unità
Con una variabile di stratificazione quantitativa e una o più variabili qualitative:
Ordinamento “a serpentina”
A PROBABILITÀ VARIABILI
Selezione casuale di un campione realizzata assegnando alle unità della popolazione probabilità variabili
Assegnazione all’unità i (i=1, ..., N) della probabilità 𝑝𝑖 di selezione in un passo di selezione mediante assegnazione di Mi numeri casuali su un totale di M
Selezione casuale con reinserimento
Selezione di n numeri casuali
identificazione delle unità a cui sono stati assegnati i numeri casuali (è possibile che un’unità sia estratta più volte)
Selezione casuale senza reinserimento
Selezione di un numero casuale e identificazione dell’unità corrispondente
i numeri casuali corrispondenti alle unità estratte si considerano “bianchi” (se estratti vengono ignorati)
SELEZIONE P.P.S.
Probability Proportional to Size
= campionamento con probabilità proporzionali alla dimensione
Rappresenta il disegno più efficiente fra quelli a probabilità variabile
È anche il disegno più logico: le unità più “importanti” hanno maggiore probabilità di essere selezionate
Come determinare le probabilità da attribuire ad ogni unità? Mediante una variabile ausiliaria X, correlata al fenomeno Y in analisi (o che comunque determina una > o < rappresentatività delle unità rispetto a Y)
STIMA DEL TOTALE
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CAMPIONAMENTO CON PROB. VARIABILI VS. PROB. COSTANTI
VANTAGGI
Guadagno in efficienza commisurato alla relazione esistente fra la dimensione delle unità e la variabile oggetto di studio
Controllo nella selezione rispetto alla dimensione delle unità
SVANTAGGI
Il campione risultante non è
autoponderante
(quindi le unità NON hanno tutte la stessa probabilità di selezione)
Gli stimatori da adottare sono complessi, soprattutto se la selezione è senza re-immissione
È necessario conoscere la dimensione delle unità della popolazione