PSICOMET 13

Il campionamento può essere: probabilistico. entrambi. non probabilistico. nessuno dei due.

Nel campionamento casuale la selezione può essere fatta: senza ripetizione. con ripetizione. nessuna delle due alternative. entrambe le alternative.

Quando applichiamo la selezione senza ripetizione al campionamento casuale: la probabilità che ogni elemento venga estratto cambia ad ogni estrazione. la probabilità che ogni elemento venga estratto rimane costante ad ogni estrazione. già prima delle estrazioni ogni elemento ha una probabilità diversa di essere estratto. non è possibile conoscere la probabilità delle diverse estrazioni.

Il campionamento casuale semplice ha il limite di: fornire un campione non rappresentativo della popolazione. richiedere elevati costi e tempi di realizzazione. raggiungere un limitato numero di soggetti. richiedere limitati costi e tempi di realizzazione.

Il campionamento casuale può essere applicato se: entrambe le alternative. la popolazione è statisticamente omogenea. le unità statistiche sono individuabili mediante un numero. nessuna delle due alternative.

Nel campionamento probabilistico ogni unità della popolazione ha: la stessa probabilità di fare parte del campione. una probabilità casuale e diversa di fare parte del campione. un probabilità che non può essere stimata di far parte del campione. una diversa probabilità di fare parte del campione.

L'obiettivo del campionamento è: ottenere un campione rappresentativo della popolazione. ottenere un soggetto che riproduca le caratteristiche della popolazione. ottenere una popolazione rappresentativa del campione. ottenere solo un numero limitato di soggetti.

Fare esperimenti sulla popolazione ha lo svantaggio di: richiedere tempi e costi molto elevati. richiedere tempi lunghi ma costi contenuti. richiedere tempi e costi molto limitati. coinvolgere pochi soggetti.

La verifica delle ipotesi permette: basandosi sulla popolazione, di decidere se l'ipotesi fatta è accettabile anche a livello del campione. di stimare dal campione alcuni parametri della popolazione. basandosi sul campione, di decidere se l'ipotesi fatta è accettabile anche a livello della popolazione. di capire se il soggetto analizzato appartiene o meno alla popolazione.

La stima campionaria permette: basandosi sulla popolazione, di decidere se l'ipotesi fatta è accettabile anche a livello del campione. di stimare della popolazione alcuni parametri del campione. di stimare dal campione alcuni parametri della popolazione. di capire se il soggetto analizzato appartiene o meno alla popolazione.

L'inferenza statistica può riguardare: la verifica delle ipotesi. la stima campionaria. entrambe le alternative. nessuna delle due.

L'inferenza statistica può essere definita come il procedimento che permette di: analizzare le risposte del gruppo di controllo per avere informazioni sul gruppo sperimentale. analizzare il campione per ottenere conclusioni circa la popolazione. analizzare la popolazione per ottenere conclusioni circa il campione. analizzare le risposte dei singoli soggetti per avere informazioni sulla distribuzione.

Usando l'inferenza statistica può possiamo: usare i dati ottenuti dal campione per avere informazioni sulla popolazione. analizzare la distribuzione della popolazione per avere informazioni sui singoli soggetti. analizzare la distribuzione del campione per avere informazioni sui singoli soggetti. usare i dati ottenuti dalla popolazione per avere informazioni sul campione.

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.