Dati semplici campioni casuali di dimensione n da una data popolazione con una caratteristica misurata come media, proporzione o deviazione standard per ciascun campione, la distribuzione di probabilità di tutte le caratteristiche misurate è chiamata distribuzione campionaria. Quanto varia la statistica da un campione all’altro è noto come variabilità campionaria di una statistica. In genere si misura la variabilità del campionamento di una statistica in base al suo errore standard. L’errore standard della media è un esempio di errore standard. Si tratta di una deviazione standard speciale ed è nota come deviazione standard della distribuzione campionaria della media.
Questo testo è adattato da Openstax, Statistiche introduttive, Sezione 2.7 Misure di diffusione dei dati
Prendi in considerazione la possibilità di far girare dieci ruote di raccolta e trovare la media dei risultati. Questo processo viene ripetuto, diciamo 20.000 volte.
Viene tracciata la media campionaria ottenuta per ogni ripetizione del processo, che sembra simile a un normale grafico di distribuzione.
Se la dimensione del campione è grande, la distribuzione si avvicina alla distribuzione normale e la media delle medie campionarie si avvicina alla media della popolazione.
Tale distribuzione dei valori di una statistica come la media, la varianza o una proporzione campionaria è nota come distribuzione campionaria.
Proprio come la media, si può ottenere la varianza per ogni campione e tracciare la distribuzione di frequenza, che appare inclinata a destra.
Anche in questo caso, se la dimensione del campione è ampia, la media delle varianze del campione è vicina alla varianza della popolazione.
Se si considera la proporzione di numeri dispari in ciascun campione e si traccia il grafico, la distribuzione segue approssimativamente un modello di distribuzione normale.
Analogamente alla media e alla varianza, se la dimensione del campione è ampia, la media delle proporzioni del campione è vicina alla proporzione della popolazione.
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