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campionamento non probabilistico
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Il documento esplora il campionamento non probabilistico, concentrandosi sul campionamento per quote, un metodo efficace nella ricerca sociale e di mercato. Basato su stratificazione, lascia all'intervistatore la scelta finale delle unità, rendendolo economico ma non permettendo inferenze statistiche rigorose. Vengono illustrati vantaggi e svantaggi, inclusi i rischi di distorsione e l'impossibilità di stimare l'errore campionario. Sono trattati anche il campionamento a valanga, utile per popolazioni sconosciute, e il campionamento ragionato, basato su scelte informate. Infine, il problema delle non risposte è analizzato in dettaglio, evidenziando come le cause soggettive (rifiuto) possano distorcere i risultati e come le correzioni, sebbene utili, limitino l'applicazione di metodi inferenziali.
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- Campionamento Non Probabilistico: Si utilizza quando non è possibile garantire a tutte le unità della popolazione una probabilità nota e non nulla di essere incluse nel campione. Include il campionamento per quote, a valanga e ragionato.
- Campionamento per Quote:
- Definizione e Applicazione: Tecnica ampiamente usata nella ricerca sociale e di mercato. Implica la stratificazione della popolazione in base a caratteristiche note e la fissazione di un numero di interviste per ogni strato. La scelta finale delle unità da intervistare è lasciata agli intervistatori.
- Caratteristiche e Limiti: È un campionamento a più stadi dove l'ultima fase non è aleatoria. Non consente l'applicazione dell'inferenza statistica classica, sebbene si possano ottenere stime puntuali. È preferibile per la sua economicità e facilità di gestione. Presenta il rischio di errori sistematici dovuti alla composizione della popolazione e alla libertà di scelta degli intervistatori, che possono ottimizzare la ricerca delle unità dove sono più facilmente reperibili, sottostimando altre categorie.
- Esempio: Un piano per stimare la percentuale di studenti sportivi, stratificato per genere, facoltà (Lettere, Scienze, Ingegneria, Statistica) e corso di studi (triennale/magistrale). Un campione di 1000 interviste è ripartito con quote specifiche per ciascuna combinazione di strati (es. 240 studentesse e 110 studenti a Lettere).
- Svantaggi: Impossibilità di stimare l'errore di campionamento e difficoltà a stratificare per molte caratteristiche a causa della ridotta numerosità dei campioni.
- Vantaggi: Minor costo, facilità di organizzazione della rilevazione e possibilità di campionare anche in assenza di una lista completa della popolazione o di caratteristiche note.
- Conclusione: Pur avendo una “scarsa scientificità” per le fonti ufficiali, è preferito in ricerche di mercato e sondaggi d'opinione per ragioni di budget e per il contenimento di altre fonti di errore.
- Altri Tipi di Campionamento Non Probabilistico:
- Campionamento a Valanga (Snowball Sampling): Utilizzato quando la popolazione di riferimento è sconosciuta (es. indagini su immigrati illegali). Le unità iniziali forniscono i contatti per identificare nuove unità, ampliando il campione. Il rischio è di campattare solo una parte della popolazione o gli individui più attivi e disponibili.
- Campionamento Ragionato: Le unità sono scelte sulla base di informazioni a priori e caratteristiche specifiche rilevanti per l'indagine (es. quartieri con alto tasso di criminalità per studi sul disagio sociale).
- Il Problema delle Non Risposte:
- Impatto: Nelle indagini probabilistiche, l'incapacità o la non volontà di alcune unità di partecipare introduce un problema di non risposte che può generare distorsioni sistematiche.
- Cause: Possono essere oggettive (cambio di residenza, irreperibilità, orari inadeguati) o soggettive (rifiuto di collaborare). Le cause soggettive sono più problematiche e richiedono metodologie di stima diverse.
- Esempio (Sondaggi Pre-elettorali): Si ipotizza che gli elettori di centro-destra siano più restii a dichiarare il voto. Su un campione di 1000 unità con 300 non risposte, se si applicano correzioni basate sull'ipotesi che i non rispondenti abbiano proporzioni inverse rispetto ai rispondenti, la stima della differenza tra i blocchi politici può variare significativamente (es. da 9 a 3.3 punti percentuali).
- Conseguenze delle Correzioni: Sebbene le correzioni possano migliorare la stima puntuale, l'intervento sui dati fa perdere la possibilità di utilizzare metodi inferenziali per la misurazione dell'errore.
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