Ci sono due rami in statistica, statistica descrittiva e inferenziale. Di questi due rami principali, il campionamento statistico si occupa principalmente di statistiche inferenziali. L'idea alla base di questo tipo di statistiche è di iniziare con un campione statistico. Dopo aver ottenuto questo campione, proviamo quindi a dire qualcosa sulla popolazione. Comprendiamo molto rapidamente l'importanza del nostro metodo di campionamento.
Esistono diversi tipi di campioni nelle statistiche. Ognuno di questi campioni è chiamato in base al modo in cui i suoi membri sono ottenuti dalla popolazione. È importante essere in grado di distinguere tra questi diversi tipi di campioni. Di seguito è riportato un elenco con una breve descrizione di alcuni dei campioni statistici più comuni.
È importante conoscere le distinzioni tra i diversi tipi di campioni. Ad esempio, un semplice campione casuale e un campione casuale sistematico possono essere abbastanza diversi l'uno dall'altro. Alcuni di questi esempi sono più utili di altri nelle statistiche. Un campione di convenienza e un campione di risposta volontaria possono essere facili da eseguire, ma questi tipi di campioni non sono randomizzati per ridurre o eliminare la distorsione. In genere questi tipi di campioni sono popolari sui siti Web per sondaggi di opinione.
È anche utile avere una conoscenza pratica di tutti questi tipi di campioni. Alcune situazioni richiedono qualcosa di diverso da un semplice campione casuale. Dobbiamo essere pronti a riconoscere queste situazioni e a sapere cosa è disponibile per l'uso.
È anche utile sapere quando eseguiamo il ricampionamento. Ciò significa che stiamo campionando con la sostituzione e lo stesso individuo può contribuire più di una volta nel nostro campione. Alcune tecniche avanzate, come il bootstrap, richiedono l'esecuzione del ricampionamento.