Metodo dell'array principale in statistica

**Il metodo bulk in statistica** è un metodo utilizzato nella ricerca statistica che consiste nello studiare solo quelle parti della popolazione in cui è concentrata la maggior parte delle unità di analisi. Questo metodo viene spesso utilizzato quando il campione non può rappresentare completamente l'intera popolazione e lo studio solo di porzioni esplicite del campione può produrre risultati significativi.

**Un metodo fondamentale in sociologia** viene utilizzato per modificare la distribuzione dei risultati dell'indagine e aumentare il potere statistico o l'accuratezza della misurazione. Lo strumento principale di analisi è un metodo di screening inverso; in modo diverso, viene selezionato un gruppo (nel caso di dati qualitativi) di quelle domande che hanno ricevuto meno voti nel questionario nel suo complesso (in alcuni casi, tutte le domande sono selezionato). La ricerca tradizionale si concentra sulle domande più controverse, solitamente quelle a cui gli intervistati hanno dato risposte opposte. Ad esempio, se il 20% degli intervistati ha risposto "sì" alla domanda "Amo l'estate" e l'80% ha risposto "no", il corpo principale dell'analisi sarà rivolto alle domande che hanno causato una percentuale così elevata di contrari e viceversa , se alla stessa domanda più dell'80% rispondesse “sì”.

L'analisi dell'array principale è un modo per selezionare osservazioni ben informate e fornisce anche un migliore controllo sulla misura del campionamento. Consente di tenere conto di un certo grado di divisione delle opinioni nel campione ed escludere i casi che non riflettono sufficientemente l'opinione generale degli intervistati

Quando vogliamo conoscere le caratteristiche di un campione dobbiamo considerare tutte le sue unità di osservazione, cioè considerare l'intero insieme. Tuttavia, non è sempre possibile dire cosa sia generalmente meglio per la popolazione (per l’intera popolazione).

Campionamento e selezione. In generale, il numero di variabili che mostriamo in forma aggregata è molto limitato, ma spesso è necessario generare molti indicatori per considerare tutte le possibili situazioni/stati di osservazione. Ad esempio, un negozio può valutare prodotti/servizi secondo 20 parametri diversi