Notevole enfasi viene data ai metodi analitici e agli algoritmi utilizzati nei progetti di scienza dei dati, estraendo informazioni significative dai dati e scoprendo informazioni preziose. Ma altrettanto importante (probabilmente ancora più importante) è la preparazione dei dati prima di iniziare un progetto; la qualità dei dati è il fondamento su cui si basa qualsiasi progetto di analisi dati o machine learning. Sarebbe ingenuo aspettarsi risultati di qualità da un’analisi con input di dati scadenti: spazzatura nella spazzatura, come si suol dire. Pertanto è essenziale garantire che i campioni di dati raccolti siano di qualità sufficiente. Ma come scegliere la tecnica di campionamento appropriata per i propri dati?
In questo post intendo fornire una panoramica di alcune tecniche di campionamento per la raccolta dei dati e fornire suggerimenti su come scegliere i metodi più ottimali per i tuoi dati. I metodi di campionamento che descriverò qui sono i seguenti:
- Campionamento casuale semplice
- Campionamento stratificato
- Campionamento a grappolo
- Campionamento sistematico
Ciascun metodo presenta vantaggi e svantaggi e alcuni metodi sono più adatti di altri a seconda delle esigenze dei dati. Questo post descriverà queste tecniche di campionamento in dettaglio e fornirà esempi di casi d’uso in cui questi metodi sono consigliati.
Campionamento casuale semplice
Il campionamento casuale semplice (SRS) fa esattamente ciò che suggerisce il nome: il campione viene selezionato dalla popolazione in modo casuale, indipendentemente da altre considerazioni come le caratteristiche della popolazione. Ciò è generalmente efficace quando la popolazione è considerata relativamente omogenea, cioè ci si aspetta che ogni elemento della popolazione sia simile agli altri.
Il vantaggio è che, a causa della sua casualità, è difficile introdurre distorsioni nei dati: una dimensione del campione sufficientemente ampia sarebbe teoricamente rappresentativa della popolazione complessiva, il che è l’ideale se l’obiettivo finale è quello di…
