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1 CAMPIONAMENTO LEZIONI IN LABORATORIO Corso di MARKETING L. Baldi Università degli Studi di Milano Estratto dal Cap. 5 di: Statistics for Marketing and.

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1 1 CAMPIONAMENTO LEZIONI IN LABORATORIO Corso di MARKETING L. Baldi Università degli Studi di Milano Estratto dal Cap. 5 di: Statistics for Marketing and Consumer Research, M. Mazzocchi, ed. SAGE, 2008.

2 2 Che cosa è un campione rappresenta Un sottoinsieme delle unità di una popolazione, che rappresenta la popolazione stessa Misurando i dati di un campione: le informazioni sulla popolazione si possono raccogliere ad un costo inferiore rispetto ai censimenti deve essere necessariamente accettato un margine di errore

3 3 probabilistico non probabilistico Campionamento probabilistico e non probabilistico Campioni probabilistici: ad ogni unità estratta è associata a una certa probabilità di essere inclusa nel campione; ciò comporta che la probabilità di ogni campione potenziale è nota. Campionamento non probabilistico: estrazione di unità del campione che non si basa su regole di probabilità.

4 4 Campione e popolazione: alcune terminologie Popolazione target: l'insieme di unità oggetto della ricerca da cui viene estratto il campione. Lista di campionamento: elenco completo delle unità di popolazione che può essere usato per estrarre il campione. Dimensione del campione: numero di unità (n) del campione. Statistica campionaria: stima del parametro della popolazione sulla base delle osservazioni del campione. Distribuzione campionaria: distribuzione di probabilità delle statistiche campionarie.

5 5 Il Campione casuale semplice (CCS) Nel CCS ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere estratto. Questa probabilità è nota. Ogni elemento è estratto indipendentemente dagli altri elementi. La probabilità di estrarre un determinato campione di n elementi è calcolabile (nota).

6 6 Precisione delle stime e ampiezza campionaria non necessariamente convenienti Campioni di dimensioni molto grandi non sono necessariamente convenienti, perché il guadagno in precisione è molto piccolo e l'aumento dei costi è molto grande

7 7 Errori, ampiezza campionaria e ampiezza della popolazione Per popolazioni di dimensioni elevate non è necessario aumentare proporzionalmente la dimensione del campione Una dimensione campionaria pari a 500 garantisce un errore inferiore al 5% per qualsiasi dimensione della popolazione Invece di optare per campioni di dimensioni superiori a 500, è meglio prendere in considerazione la spesa per la riduzione degli errori non campionari

8 8 Come si determina lampiezza campionaria Fattori che influenzano la dimensione del campione (n): Dimensione della popolazione (N) Variabilità della popolazione Livello di precisione desiderato Vincolo di bilancio

9 9 Le tecniche di campionamento Campionamento probabilistico Campionamento casuale semplice Campionamento sistematico Campionamento stratificato Campionamento cluster Tecniche complesse di campionamento Campionamento non probabilistico Campionamento di convenienza Campionamento di giudizio Campionamento per quote Campionamento Snowball (a valanga)

10 10 Campionamento non probabilistico Non permette di associare valutazioni sulla precisione e accuratezza delle stime Non necessariamente è distorto o poco informativo In alcuni casi - per esempio quando non vi è una lista di campionamento definita - può rappresentare l'unica soluzione possibile Limite fondamentale - in generale, le tecniche di inferenza statistica non possono essere utilizzate per generalizzare i risultati dal campione alla popolazione

11 Tabella-prontuario per stabilire lampiezza campionaria (per popolazioni infinite) Valida per livelli di confidenza pari al 95% p= quota di popolazione che possiede una determinata caratteristica 1%,2%....= limiti di errore


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