Lez. 31-32

Il campionamento probabilistico comprende: il campionamento standardizzato. il campionamento stratificato e a più stadi. il campionamento a scelta ragionata. tutti i precedenti.

Stratificare una popolazione vuol dire: selezionare solo i soggetti volontari. dividerla in sottopopolazioni. rimuovere alcuni elementi perché non idonei. ordinare i membri secondo criteri prestabiliti.

Nel campionamento stratificato l'estrazione casuale si applica: all'intero campione. ad ogni sottogruppo della popolazione. all'intera popolazione. non può essere applicata.

Il campionamento stratificato si applica: a popolazioni molto piccole. a popolazioni molto ampie. a campioni molto ristretti. a campioni ampi.

Il campionamento a più stadi prevede: la selezione di soggetti volontari. la divisione della popolazione in stadi sempre più piccoli. la divisione della popolazione in stadi sempre più grandi. la divisione della popolazione in gruppi secondo criteri casuali.

Nel campionamento a più stadi è necessario che. le differenze tra i gruppi primari siano evidenti. non ci siano differenze tra i gruppi. non vengono prese in considerazione le differenze tra gruppi primari. le differenze tra i gruppi primari siano limitate.

Durante le procedure di campionamento sistematico la popolazione: viene ordinata e numerata viene selezionare e le unità sono estratte ad intervalli regolari. viene estratta casualmente dal campione. viene dividere in stadi ed il campione è estratto casualmente all'interno di ogni stadio. viene esclusa completamente dallo studio.

Il campionamento sistematico permette di: ordinare e numerare una popolazione e selezionare ad intervalli regolari le unità. selezionare solo i soggetti volontari. dividere la popolazione in stadi ed estrarre casualmente all'interno di ogni livello. estrarre casualmente i soggetti dalla popolazione.

Nel campionamento non probabilistico a scelta ragionata: tutti i soggetti hanno la stessa probabilità di essere selezionati. il campione è formato solo da volontari. il campione è estratto in maniera casuale. vengono scelti elementi che rispondono a specifiche esigenze.

Nel campionamento non probabilistico: non è possibile conoscere la probabilità di inclusione nel campione di ogni unità. tutti i soggetti hanno la stessa probabilità di essere selezionati. la probabilità di inclusione nel campione è dipende dal numero di livelli in cui è stata divisa la popolazione. è possibile conoscere la probabilità di inclusione nel campione di ogni unità.

Nel campionamento sistematico il passo di campionamento è: il criterio con cui vengono divisi i livelli della popolazione. il salto che si compie nella selezione tra 2 unità. il criterio con cui vengono divisi gli stadi. la fase del processo in cui vengono selezionati i soggetti.

Uno stimatore si dice distorto quando: la media calcolata sul campione è diversa dal corrispondente parametro della popolazione. all'aumentare del campione aumenta la probabilità che il parametro stimato coincida con quello della popolazione. non è possibile calcolare la simmetria tra campione e popolazione. la media calcolata sul campione è uguale al corrispondente parametro della popolazione.

Uno stimatore si dice corretto quando: la media di tutte le stime di tutti i campioni è uguale al parametro della popolazione. non è possibile calcolare la simmetria tra campione e popolazione. è meno disperso attorno al valore del parametro. la media calcolata sul campione è diversa dal corrispondente parametro della popolazione.

Uno stimatore si dice efficiente quando: non è possibile calcolare la simmetria tra campione e popolazione. la media di tutte le stime di tutti i campione è uguale al parametro della popolazione. è meno disperso attorno al valore del parametro. all'aumentare del campione aumenta la probabilità che il parametro stimato coincida con quello della popolazione.

Uno stimatore si dice consistente quando: è meno disperso attorno al valore del parametro. la media di tutte le stime di tutti i campione è uguale al parametro della popolazione. all'aumentare del campione aumenta la probabilità che il parametro stimato coincida con quello della popolazione. non è possibile calcolare la simmetria tra campione e popolazione.

Più aumentiamo la numerosità del campione più la distribuzione della nostra variabile: si avvicinerà ad una distribuzione ipergeometrica. si avvicinerà ad una distribuzione normale. si discosterà dalla distribuzione normale. non sarà valutabile.

Il parametro può essere definito con la lettera: theta. delta. alfa. beta.

Il parametro è: una funzione delle variabili campionarie. il valore della funzione delle variabili campionarie. la media del campione. una costante della popolazione.

Lo stimatore è: una costante della popolazione. una funzione delle variabili campionarie. la media del campione. il valore della funzione delle variabili campionarie.

La stima è: il valore della funzione delle variabili campionarie. la media del campione. una costante della popolazione. una funzione delle variabili campionarie.

Uno stimatore dovrebbe essere: distorto e consistente. corretto e inconsistente. corretto, efficiente e consistente. coretto, distorto ed efficiente.