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9. CampionamentoOBIETTIVO:
apprendere modalità e caratteristiche di un campionamento per randomizzazione stratificata
Il campionamento per randomizzazione stratificata viene effettuato quando si studia un carattere che, presumibilmente o notoriamente, è influenzato da un certo fattore presente nella popolazione.
In pratica, prima di effettuare l'estrazione del campione la popolazione viene suddivisa in strati basati sul fattore che influenza il carattere da studiare. Quindi, all'interno di ciascuno strato si sceglie un campione con un metodo che garantisca la casualità come, ad esempio, il metodo della randomizzazione semplice o sistematica.
Nello schema che segue viene riassunto il procedimento di selezione del campione, in cui si ipotizza che la razza degli animali sia un fattore che influenza il fattore che dovrà essere studiato.
Un campione ottenuto per stratificazione ha il vantaggio di rappresentare meglio la popolazione da cui è stato estratto. Però, la ridotta numerosità dei vari strati può rendere poco attendibili le stime riferite ai singoli strati.
Il campionamento per randomizzazione stratificata è più flessibile di quello eseguito con randomizzazione semplice in quanto nei diversi strati può essere scelta una percentuale differente (es. 2% in uno strato, 5% in un altro ecc.).
La stratificazione apporta, in genere, un altro importante vantaggio: quello di ottenere, all'interno di ogni strato, una varianza (e, di conseguenza, un errore standard) inferiore rispetto alla varianza complessiva della popolazione. Si tratta di un vantaggio che, a prima vista, potrebbe sembrare poco importante, ma che invece è essenziale per aumentare la precisione della stima che si otterrà dallo studio del campione. Questo argomento verrà accennato in una 
unità successiva.
ESEMPIO. Hai la necessità di misurare il livello di copertura anticorpale nei confronti di una certa malattia in un allevamento di bovini. Sei a conoscenza del fatto che i bovini con contrassegno auricolare <1000 sono stati vaccinati nei confronti di quella malattia, mentre non è noto lo stato immunitario degli altri, acquistati di recente. È evidente che la vaccinazione influenza la variabile che vuoi misurare, e quindi sarà opportuno effettuare un campionamento per stratificazione: strato dei vaccinati (marca auricolare <1000) e dei non vaccinati. Inoltre, è presumibile che la variabilità (varianza) del livello anticorpale dello strato "vaccinati" sarà inferiore rispetto a quello della popolazione complessiva costituita dalla somma dei due strati.
ESEMPIO. Supponi di voler studiare la produzione di latte delle bovine in una regione ove vengono allevate vacche di due diverse razze: la Bianca Val Padana e la Frisona. È noto che la produzione di quest'ultima è superiore (per motivi genetici) rispetto alla Bianca; perciò, converrà suddividere la popolazione-oggetto in due strati (strato «Bianca» e strato «Frisona») e poi campionare all'interno di ciascuno di essi per randomizzazione semplice o sistematica. Supponi inoltre di conoscere che, nella regione considerata, il rapporto numerico Frisona/Bianca sia 9/1; allora, potrai scegliere un campione proporzionale che rispetti la proporzione esistente nella popolazione: un campione di 100 vacche sarà composto da 90 Frisone e 10 Bianche Val Padana.
Ovviamente lo stato di tutte le unità della lista di campionamento riguardo ai fattori su cui è basata la stratificazione, deve essere noto prima di scegliere il campione. Ciò costituisce una limitazione operativa del campionamento stratificato
Non è indispensabile che il numero di animali che compongono il campione all'interno di ciascuno strato sia proporzionale alla dimensione dello strato nella popolazione. Cioè, in altre parole, si può effettuare un campionamento "non proporzionale". Naturalmente, con un campionamento non proporzionale, le inferenze sulla popolazione andranno debitamente aggiustate.
ESEMPIO. 
Vuoi effettuare un campionamento per randomizzazione stratificata in una popolazione di suini. Il carattere di popolazione importante ai fini della stratificazione è il peso. La popolazione è distribuita, in rapporto al peso, come indicato nella tabella a lato. Nella stessa tabella vengono riportati due esempi di campionamento (proporzionale e non proporzionale), supponendo di voler ottenere un campione di dimensione pari al 10% della popolazione.
AFTER HOURS: La Bianca Val Padana: una razza bovina in estinzione
NELLA PROSSIMA UNITÀ:
si prende in considerazione il metodo di campionamento «a grappolo» e se ne esaminano pregi e difetti.
