Statistici nel campionamento

Il raccolta dei campioni è finalizzato a ottenere informazioni rilevanti su un particolare suolo; sebbene i campioni siano destinati a rappresentare tutte le aree del suolo, ciò che chiamiamo "la popolazione", essi possono o meno essere rappresentativi della popolazione.

Tutti i terreni hanno proprietà che variano orizzontalmente e verticalmente, quindi i campioni devono essere divisi a seconda che provengano da green, tee o fairway con caratteristiche simili.

Il parametro statistico più diffuso e importante del campionamento è la media aritmetica di una variabile tra un insieme di campioni, x‾. La dispersione dei singoli campioni intorno alla media è data dalla varianza, s²; una grande varianza indica una grande dispersione e una piccola varianza una piccola (ideale) deviazione. La deviazione standard, s, è la radice quadrata della varianza. L'errore standard di un campione, s×, dà la fiducia nel valore della media, x‾

Pertanto, per un gran numero di campioni, si può essere certi che la media della popolazione sarà compresa entro due errori standard della media; quindi, se in un terreno abbiamo una misura media di potassio, K, di 11 ppm e un errore standard di 1,5 ppm, la media effettiva della popolazione sarà compresa tra 8 e 14 ppm. Questa stima sarà sbagliata solo il 5% delle volte, esclusivamente a causa della variazione naturale del campionamento.

I valori ottenuti sommando o sottraendo due errori standard dalla media forniscono il 95% limite di confidenza. I limiti di confidenza per qualsiasi livello, 67, 80, 90, 95 o 99% possono essere calcolati attraverso la media e l'errore standard.

La varianza, la misura della variabilità tra le unità, è spesso una funzione delle dimensioni delle unità, con valori più grandi che tendono ad avere varianze maggiori rispetto alle unità più piccole. Così, le lunghezze delle radici hanno una varianza maggiore rispetto al diametro medio delle radici. Il coefficiente di variazione, CVesprime la variabilità relativa dividendo la deviazione standard per la media, CV%=100 s/x‾.

Il campionamento e il relativo lavoro analitico sono costosi, ma questi costi possono essere ridotti al minimo prelevando solo il numero di campioni necessario per ottenere il livello di precisione richiesto. Si può quindi utilizzare la seguente formula:

n=t²s²/D²

dove n, il numero di campioni; t, un numero scelto per un livello di precisione, come 95%; s², la varianza s² nota in anticipo da altri studi; D, la variabilità nella stima del campione che accettiamo.

In questo modo è possibile determinare il numero ottimale di campioni per ottenere i risultati più efficienti.