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Riassunto Strategic Management
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Campioni probabilistici e non-probabilistici servono a rappresentare una popolazione. I campioni probabilistici, come il estrazione casuale semplice, la sottosamplessaggio sistematico e stratificato, offrono precisione statistica ma richiedono un budget alto e tempo lungo. I non-probabilistici, come i campioni di comodità, giudiziali, a quota, nevibaba e devianti, sono più economici ma meno accurati. Entrambi permettono di ottenere informazioni su sottoinsiemi specifici della popolazione o di verificare ipotesi.
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- Definizione di campione: parte del tutto che mostra ciò che il resto è come, utile per determinare i valori della popolazione e importante per la ricerca di mercato.
- Processo di campionamento: definire la popolazione, stabilire il quadro campionario, determinare la dimensione del campione attraverso metodi soggettivi o statistici, specificare il metodo di campionamento (probabile o non probabile).
- Metodi di campionamento probabile:
- Simple random sampling: utilizza numeri casuali per selezionare elementi.
- Systematic sampling: seleziona elementi in base a un intervallo fisso.
- Stratified sampling: suddivide la popolazione in strati e seleziona campioni da ciascuno.
- Cluster sampling: divide la popolazione in cluster e ne seleziona alcuni.
- Metodi di campionamento non probabile:
- Judgemental sampling: basato su giudizio, esperienza o intuizione.
- Snowball sampling: inizia con pochi informanti e ne seleziona altri attraverso raccomandazioni.
- Quota sampling: assegna quote a gruppi specifici per assicurare rappresentatività.
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