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campionamento 2
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Di cosa parla
- Campionamento Casuale (Random Sampling): Ogni unità della popolazione ha una chance nota e non nulla di essere scelta. Per popolazioni ampie, si utilizzano tavole di numeri aleatori o generatori pseudo-aleatori.
- Campionamento con Reintroduzione: Teorico, implica reinserire l'unità estratta per future estrazioni. Raramente usato nella pratica (es. sondaggi pre-elettorali) poiché un'unità può essere selezionata più volte.
- Campionamento in Blocco (Senza Reintroduzione): L'unità estratta viene messa da parte, riducendo la variabilità dei risultati. Ininfluisce sull'ordine di selezione; coincide con campionamento con reintroduzione per popolazioni molto grandi.
- Stratificazione: Tecnica per migliorare la precisione delle stime suddividendo la popolazione in strati omogenei (es. genere, età, territorio). Il campionamento viene effettuato separatamente in ogni strato.
- La frazione campionaria (n/N) può essere la stessa in ogni strato o diversa a seconda della variabilità o dei costi.
- Permette di controllare la variabilità dovuta alle caratteristiche di stratificazione.
- Nelle indagini multiscopo, la stratificazione si basa su variabili strutturali (genere, età, ripartizione geografica).
- Campionamento a Grappoli (Cluster Sampling): Utile quando le unità all'interno dei grappoli sono eterogenee, ma i grappoli sono omogenei tra loro. Si campionano i grappoli e si rilevano tutte (o parte) le unità al loro interno. Vantaggioso per ridurre tempi e costi.
- Campionamento a più Stadi: Considera la popolazione composta da unità primarie, secondarie, ecc., con campionamento a ogni stadio. È una strategia complessa che può combinare stratificazione e campionamento a grappoli per esigenze statistiche e organizzative (es. indagini multiscopo).
- Campionamento per Aree: Utilizzato quando non sono disponibili liste complete, si basa sulla suddivisione del territorio in piccole aree (blocchi) come unità campionarie.
- Campionamento Multifase: Mira a ridurre costi e complessità della rilevazione. Un questionario semplificato viene somministrato a un campione ampio, e un sotto-campione più ristretto riceve un questionario più dettagliato o una scheda di rilevazione approfondita.
- Bias e Vincoli Esterni: Errori sistematici possono derivare dalla mancanza di casualità, liste incomplete o non-risposte. Il costo delle interviste è un vincolo esterno che influenza fortemente la scelta della strategia campionaria.
- Esempio – ISTAT, Indagine “I cittadini e il tempo libero”: Indagine multiscopo con campionamento a due stadi.
- Primo stadio: Comuni, stratificati per territorio e dimensione demografica, distinti in auto-rappresentativi (AR) e non auto-rappresentativi (NAR).
- Secondo stadio: Famiglie, estratte sistematicamente dai registri anagrafici.
- L'allocazione del campione è un compromesso per garantire affidabilità sia a livello nazionale che regionale.
- Il campionamento sistematico è corretto se la lista non presenta gerarchie o ciclicità.
- I risultati devono essere riponderati se le ampiezze campionarie variano negli strati per ricostruire la composizione complessiva della popolazione.