Risposte:
La varianza del campione si riferisce alla variazione delle osservazioni (i punti dati) in un singolo campione. La varianza di campionamento si riferisce alla variazione di una particolare statistica (ad esempio la media) calcolata nel campione, se ripetere lo studio (creazione del campione / raccolta dei dati / calcolo della statistica) più volte . A causa del teorema del limite centrale, tuttavia, per alcune statistiche non è necessario ripetere lo studio molte volte nella realtà, ma è possibile dedurre la varianza del campionamento da un singolo campione se il campione è rappresentativo (si tratta di un approccio asintotico). Oppure potresti simulare la ripetizione dello studio con un singolo campione (questo è l'approccio bootstrap).
Una nota aggiuntiva sulla "varianza del campione". Due possono essere mescolati in un termine:
Stima della varianza della popolazione sulla base di questo campione. Questo è ciò che usiamo abitualmente, ha denominatore (gradi di libertà) n-1 .
Varianza di questo campione . Ha denominatore n .
La varianza del campione, , è la varianza del campione, una stima della varianza della popolazione da cui è stato tratto il campione.
"Varianza campionaria" La interpreterei come "la varianza dovuta al campionamento", ad esempio di uno stimatore (come la media). E quindi considererei questi due termini piuttosto diversi.
Ma la "varianza di campionamento" è un po 'vaga e avrei bisogno di vedere qualche contesto per esserne sicuro. E preferirei dire "variazione campionaria" per l'idea generale.
[Molte persone (in particolare nella genetica quantitativa) usano il termine "varianza" al posto di "variazione", mentre riserverei "varianza" esclusivamente per la particolare misura della variazione.]