Trova fonti: “Simple random sample” – notizie · giornali · libri · scholar · JSTOR (novembre 2011) (Scopri come e quando rimuovere questo messaggio modello)
Nelle statistiche, un semplice campione casuale è un sottoinsieme di individui (un campione) scelti da un insieme più grande (una popolazione)., Ogni individuo è scelto casualmente e interamente per caso, in modo tale che ogni individuo ha la stessa probabilità di essere scelto in qualsiasi fase durante il processo di campionamento, e ogni sottoinsieme di individui k ha la stessa probabilità di essere scelto per il campione come qualsiasi altro sottoinsieme di individui K. Questo processo e tecnica è noto come semplice campionamento casuale e non deve essere confuso con il campionamento casuale sistematico. Un semplice campione casuale è una tecnica di rilevamento imparziale.,
Il campionamento casuale semplice è un tipo di campionamento di base, poiché può essere un componente di altri metodi di campionamento più complessi. Il principio del semplice campionamento casuale è che ogni oggetto ha la stessa probabilità di essere scelto. Ad esempio, supponiamo che N studenti universitari vogliano ottenere un biglietto per una partita di basket, ma ci sono solo X < N biglietti per loro, quindi decidono di avere un modo equo per vedere chi può andare. Quindi, a tutti viene dato un numero nell’intervallo da 0 a N-1 e vengono generati numeri casuali, elettronicamente o da una tabella di numeri casuali., I numeri al di fuori dell’intervallo da 0 a N-1 vengono ignorati, così come tutti i numeri precedentemente selezionati. I primi numeri X identificherebbero i fortunati vincitori del biglietto.
Nelle popolazioni piccole e spesso in quelle grandi, tale campionamento viene tipicamente eseguito “senza sostituzione”, cioè si evita deliberatamente di scegliere qualsiasi membro della popolazione più di una volta. Sebbene il campionamento casuale semplice possa essere condotto con la sostituzione, questo è meno comune e normalmente sarebbe descritto in modo più completo come semplice campionamento casuale con sostituzione.,Il campionamento fatto senza sostituzione non è più indipendente, ma soddisfa ancora la possibilità di scambio, quindi molti risultati sono ancora validi. Inoltre, per un piccolo campione di una grande popolazione, il campionamento senza sostituzione è approssimativamente uguale al campionamento con sostituzione, poiché la probabilità di scegliere lo stesso individuo due volte è bassa.
Una selezione casuale imparziale di individui è importante in modo che se molti campioni sono stati disegnati, il campione medio rappresenterebbe con precisione la popolazione. Tuttavia, questo non garantisce che un particolare campione sia una rappresentazione perfetta della popolazione., Un semplice campionamento casuale consente semplicemente di trarre conclusioni valide esternamente sull’intera popolazione in base al campione.
Concettualmente, il campionamento casuale semplice è la più semplice delle tecniche di campionamento probabilistico. Richiede un frame di campionamento completo, che potrebbe non essere disponibile o fattibile da costruire per grandi popolazioni. Anche se è disponibile un quadro completo, approcci più efficienti possono essere possibili se sono disponibili altre informazioni utili sulle unità della popolazione.,
I vantaggi sono che è privo di errori di classificazione e richiede una conoscenza minima della popolazione diversa dal frame. La sua semplicità rende anche relativamente facile interpretare i dati raccolti in questo modo. Per questi motivi, il campionamento casuale semplice si adatta meglio alle situazioni in cui non sono disponibili molte informazioni sulla popolazione e la raccolta dei dati può essere condotta in modo efficiente su elementi distribuiti in modo casuale, o in cui il costo del campionamento è abbastanza piccolo da rendere l’efficienza meno importante della semplicità., Se queste condizioni non reggono, campionamento stratificato o campionamento cluster può essere una scelta migliore.