SMONTAGGIO Campionamento Il campione dovrebbe essere una rappresentazione di tutta la popolazione. Nel prendere un campione da una popolazione più ampia, è importante considerare come viene scelto il campione. Per ottenere un campione rappresentativo. il campione deve essere estratto a sorte e comprendere l'intera popolazione. Ad esempio, un sistema di lotteria potrebbe essere usato per determinare l'età media degli studenti in una università campionando 10 del corpo studentesco. Factoring in sistematico Campionamento campionamento sistematico utilizza un punto di partenza casuale e un intervallo periodico per selezionare gli elementi per un campione. L'intervallo di campionamento è calcolata come la dimensione della popolazione diviso per la dimensione del campione. Si supponga, per esempio, che un CPA è la revisione dei controlli interni relativi al conto di cassa e vuole mettere alla prova la politica aziendale che controlla oltre 10.000 deve essere firmata da due persone, piuttosto che una sola persona. La popolazione contabili è ogni controllo dell'azienda scritta è in eccesso di 10.000 durante l'anno fiscale, che si trova a 300 controlli totali in questo esempio. La ditta di CPA utilizza le statistiche di probabilità e determina che la dimensione del campione dovrebbe essere il 20 della popolazione, o 60 controlli. L'intervallo di campionamento è di 300 controlli diviso per 60 controlli a campione, o cinque, in modo che il CPA seleziona ogni quinto di controllo per il test. Si supponga che, se non vi sono errori nel lavoro di test campionamento, l'analisi statistica dà il CPA 95 un tasso fiducia che la procedura di controllo è stato eseguito correttamente. Il CPA svolge il lavoro di test campione su 60 controlli e non trova alcun errore, e il contabile conclude che il controllo interno sul denaro funziona correttamente. Esempi di prove a campione per Marketing Ogni azienda tenta di vendere un prodotto o un servizio ad una nicchia di mercato. A campioni società individui in una particolare nicchia di mercato per scoprire che cosa hanno bisogno e quali problemi vogliono risolvere. I risultati del campione aiutare l'azienda servire i bisogni delle persone nelle niche. examples mercato di campionamento a grappolo Cluster campionamento è una tecnica di campionamento in cui l'intera popolazione di interesse è divisa in gruppi, o cluster, e un campione casuale di questi cluster è selezionato. Ogni cluster deve essere escludono a vicenda e insieme i cluster deve includere l'intera popolazione. Dopo grappoli vengono selezionati, quindi tutte le unità entro i cluster sono selezionati. I cluster non selezionate non dovrebbero essere inclusi nel campione. Ciò differisce dal campionamento stratificato, in cui alcune unità sono scelti da ciascun gruppo. Quando tutte le unità all'interno di un cluster sono selezionati, la tecnica è indicata come campionamento a grappolo uno stadio. Se viene selezionato un sottoinsieme di unità casualmente da ciascun cluster selezionato, è chiamato campionamento cluster a due stadi. campionamento cluster può essere effettuato anche in tre o più stadi: è quindi indicato campionamento cluster multistadio. Nel campionamento a grappolo, i grappoli sono unità di campionamento principali (PSUacirceurotrades) e le unità all'interno dei cluster sono le unità di campionamento secondari (SSUacirceurotrades). E 'importante mantenere questi due livelli in mente nel calcolo degli errori standard da campioni a grappolo. Se un campione cluster viene analizzato come se fosse un campione casuale semplice, gli errori standard riportati sarebbe probabilmente più piccola allora dovrebbero essere. Questo darebbe l'impressione che i risultati del sondaggio sono più precisi di quello che realmente sono. Mentre stratificazione spesso aumenta la precisione della stima rispetto al campionamento casuale semplice, campionamento a grappolo spesso diminuisce. Questo perché le unità in un cluster tendono ad essere più simile di elementi scelti a caso dalla popolazione. Quando si utilizza campionamento a grappolo, di solito è necessario aumentare la dimensione totale del campione per ottenere la stessa precisione nel campionamento casuale semplice. Tuttavia, ci sono casi in cui il campionamento cluster è utile. Il motivo principale per l'utilizzo campionamento a grappolo è che di solito molto più economico e più conveniente per campionare la popolazione in cluster anziché casuale. In alcuni casi, la costruzione di una base di campionamento che identifica ogni elemento popolazione è troppo costoso o impossibile. campionamento a grappolo può anche ridurre i costi quando gli elementi di popolazione sono sparsi su una vasta area. Si supponga di voler esaminare i bambini della scuola di una certa età di una determinata area. Se avete disegnato un campionamento casuale semplice di bambini in età scolare, potrebbe essere necessario visitare tutte le scuole nella zona di intervistare il campione. Con campionamento a grappolo è possibile selezionare prima le scuole per essere inclusi nel campione, e quindi selezionare i bambini della scuola all'interno di ciascuna delle scuole selezionate. Che probabilmente ridurre il numero di scuole che dovete visitare e quindi ridurre il costo della raccolta dei dati. In questo esempio, le scuole sono ciò che sono talvolta indicato come cluster naturali. In altri casi, la popolazione può essere ampiamente distribuito geograficamente, quindi campionamento a grappolo, in cui i cluster consiste di aree geografiche, potrebbe ridurre il numero di aree che devono essere visitati. Un numero minore di aree che devono essere visitati potrebbe ridurre le spese di viaggio e anche rendere possibile un controllo più efficiente del lavoro sul campo. esempi di campionamento cluster è stato utile questa risposta 160 Si No
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