LEZIONE 9: SAMPLING PDF

LEZIONE 9: SAMPLING Dalle unità ai casi Scelta la popolazione obiettivo, si può procedere a un censimento esaustivo di tutte le unità, o a una rilevazione parziale. Se la popolazione è grande si ricorre al campionamento per ridurre i costi dell’indagine, i tempi di realizzazione e per rilevare molt...

LEZIONE 9: SAMPLING Dalle unità ai casi Scelta la popolazione obiettivo, si può procedere a un censimento esaustivo di tutte le unità, o a una rilevazione parziale. Se la popolazione è grande si ricorre al campionamento per ridurre i costi dell’indagine, i tempi di realizzazione e per rilevare molte proprietà in modo accurato; inoltre, il campionamento serve a ridurre il carico statistico (respondent burden) nella popolazione. Distinguiamo tre famiglie di procedure di campionamento: Probability sampling: selezioni casuali secondo regole precise e da una popolazione dai confini ben definiti; Haphazard sampling: selezioni «a casaccio», poco regolate, da sezioni di popolazione non definite a priori, dai confini non noti; Purposive sampling: selezioni ragionate, non basate sul caso. Ci occuperemo solo del campionamento probabilistico. Campionamento casuale e inferenza statistica Se il campione di casi è estratto con una procedura probabilistica, le statistiche campionarie possono essere usate per stimare i parametri (ignoti) della popolazione. Esempio: stima della media della variabile Y nella popolazione. Y è il parametro da stimare; ȳ è la statistica campionaria che usiamo come stima. Nel campionamento probabilistico tutte le N unità della popolazione obiettivo hanno probabilità di estrazione nota a priori e diversa da zero. Per effettuare un campionamento probabilistico occorre una lista completa delle N unità della popolazione (o poter contattare persone di una popolazione concentrata in uno spazio: es. captive audience). La casualità non garantisce la rappresentatività del singolo campione estratto, ma permette di effettuare stime dei parametri ignoti della popolazione affette solo da errori accidentali, perlopiù piccoli e di segno opposto, e non produce errori sistematici. NB: nella survey la selezione dei casi è affetta da distorsioni sistematiche, anche quando usiamo il campionamento casuale. Le procedure di campionamento sono: 1. Campionamento semplice: tutte le unità hanno la stessa probabilità di essere incluse nel campione; si distinguono due varianti: o con ripetizione, o bernoulliano, in cui i casi estratti sono rimessi in ballottaggio (non usato nella survey) o senza ripetizione, o «in blocco», usato nella survey Nel caso di popolazioni ampie rispetto al campione (n/N