Metodologia della Ricerca Sociale e Tecniche di Campionamento Statistico

MRS A) Ricerca sociale e conoscenza: gli obiettivi conoscitivi e il metodo

Gli obiettivi della conoscenza

Tappe tipiche di sviluppo/obiettivi/funzioni della scienza:

1. Descrizione: individuare, ordinare, classificare gli eventi/oggetti/comportamenti di interesse. Sistematizzare i fatti/dati/informazioni:
   • per ampliare i contenuti conoscitivi.
   • individuare classi di eventi simili/dissimili, mutevoli/stabili nelle loro variabili, caratteristiche, proprietà.
2. Spiegazione: capire i meccanismi che collegano gli eventi (causalità / consequenzialità / concomitanza).
3. Generalizzazione: regole per estendere ad altri contesti i risultati ottenuti.
4. Previsione: capacità di interpretare l’evoluzione futura degli eventi/fenomeni sia ceteris paribus, sia mediante l’inserimento di modificazioni (endogene od esogene) del contesto.

Il metodo (di lavoro)

Tre principali componenti del metodo:

1. Le procedure generali di approccio (strategia): come costruire esperimenti o definire le modalità di osservazione;
2. Le regole di condotta (tattica): formulazione di ipotesi, definizione semantica e operativa dei concetti;
3. Tecniche adottate per osservare, misurare, calcolare (attacco sul campo).

L’astrazione

Una possibile definizione delle fasi preparatorie (astrazione) proprie ad un’indagine scientifica:

1. Osservazione del reale (non predeterminata) per individuare interesse di ricerca.
2. Verifica della consistenza, rilevanza, pertinenza, novità di tale interesse e ambiti teorici di orientamento.
3. Distillazione del tema di ricerca (congetture) e quadro teorico di riferimento.
4. Formulazione delle ipotesi di ricerca.
5. Chiarificazione dei concetti (concreti ed astratti) e loro operativizzazione.
6. Scelta della strategia.
7. Individuazione universo di riferimento per la verifica sul campo.

L’operativizzazione dei concetti

In generale l’operativizzazione prevede 4 fasi:

1. Individuazione proprietà (dimensioni) relative al concetto e delle loro possibili manifestazioni (modalità).
2. Individuazione variabili/indicatori per osservare e misurare le proprietà.
3. Scelta dello strumento/tecnica di osservazione/misurazione.
4. Scelta dei criteri di aggregazione delle variabili/indicatori (tipologiche o numerico-quantitative).

Successivamente si passa alla definizione dell’apparato metodologico per la ricerca sul campo:

• A) Disegno d’indagine.
• B) Estensione dell’indagine (censuaria, campionaria, testimoni privilegiati, ecc.).
• C) Modalità di contatto con fornitori dati.
• D) Strumenti di rilevazione/osservazione e formazione dei dati.
• E) Caratteristiche e formazione operatori sul campo.
• F) Modalità di contatto e somministrazione.
• G) Forme di controllo qualità dei dati.

MRS B) I classici percorsi di ricerca per la conoscenza

Le fasi topiche della ricerca

Partendo da una domanda cognitiva si deve pervenire ad un DISEGNO della ricerca, individuato in funzione dello specifico contesto in cui ci si muove.

1. Definire una metodologia d’indagine in grado di generare dati pertinenti al problema di ricerca (per confermare/falsificare le ipotesi);
2. Avere bene in mente la dimensione della fattibilità (risorse, tempo, competenze);
3. Considerare pertinenti modalità di comunicazione dei risultati (comunicazione diversificata per tipologia di potenziale utente).

Fattori qualificanti di un’indagine

• A) Caratteristiche della committenza: ricerca pura/autonoma, pubblico/privato; deontologia professionale, mediazione.
• B) Personale e struttura di ricerca: Professionalità, condivisione, multidisciplinarietà.
• C) Popolazione oggetto di indagine: conoscenze pregresse (definizione, composizione, ampiezza), aspetti logistici, motivazioni a rispondere, coinvolgimento.

Riflessi rilevanti sull’impostazione del disegno d’indagine

Si possono enucleare 5 passi principali:

• Impostazione
• Strumento
• Campione
• Rilevazione
• Informazione

A cui si associano 2 fasi operative per ognuno di essi: Azione, Controllo.

Le fasi operative:

1. Formalizzazione del problema
2. Interviste (aperte) a testimoni privilegiati
3. Ideazione del questionario
4. Pre-test del questionario
5. Estrazione del campione per l’indagine
6. Indagine pilota
7. Definire modalità di contatto con intervistati
8. Costruzione della matrice dei dati
9. Presentazione dei risultati
10. Valutazione del percorso

MRS C) Un quadro d’insieme sul disegno d’indagine

Quale disegno per quale indagine?

Da definire in base agli obiettivi conoscitivi, con influenze esterne (budget, tempi, affidabilità richiesta, ecc). Il processo di scelta dovrà dirci:

• A] Chi coinvolgere nel processo di ricerca (soggetti indagati):
  • Possessori dell’informazione (interessi prevalentemente quantitativi)
  • Testimoni privilegiati (interessi prevalentemente qualitativi)
  • Altre fonti (già raccolte, ricerche etnografiche, studi osservazionali).
• B] Come coinvolgere i soggetti indagati:
  • Per livello di interazione:
    • Intervista ai singoli.
    • Interazione tra i soggetti (panel di esperti interagente).
    • Interviste e interazione (interviste di gruppo).
  • Per livello di strutturazione:
    • Intervista discorsiva/in profondità.
    • Intervista semi strutturata.
    • Intervista con questionario (strutturata).
  • Per modalità:
    • Intervista face-to-face.
    • Intervista telefonica.
    • Autocompilata (postale, web).
• C] Quali analisi, interpretazioni e diffusione: Pensare a quali analisi si vogliono fare aiuta nel definire cosa e alle volte come raccoglierli.

Indagine statistica = processo di raccolta ed elaborazione dati su un insieme specifico di unità, dove è però necessario esplicitare:

• Popolazione
• Campione
• Strumento
• Analisi

Dimensioni rilevanti dell'indagine

È poi importante declinare l’indagine relativamente a tre dimensioni:

• A) Modificabilità dell’oggetto di studio.
• B) Dimensione temporale.
• C) Modalità di replicazione.

Le fonti per la ricerca

L’aggravarsi del fenomeno delle cosiddette “molestie statistiche” rende sempre più importante per il ricercatore sociale avveduto di prestare attenzione a:

• Modi e forme di presentazione, di sostegno e di restituzione mirata dei risultati → superare il fastidio “statistico”.
• Massimizzare l’uso delle fonti già disponibili (sia aggregate che individuali).

Esistenza di un vasto apparato di fonti statistiche, spesso qualitativamente valide e comparabili nel tempo (continuità) e nello spazio (nazionale/internazionale).

Esistono poi due strutture affiancate al SISTAN:

• Il Comitato di indirizzo e coordinamento dell’informazione statistica che promuove le linee programmatiche per lo sviluppo del PSN (cosa manca, cosa aggiungere, cosa integrare, cosa modificare, cosa aggiornare, ecc).
• La Commissione per la garanzia dell’informazione statistica, che vigila invece sulla correttezza metodologica e il rispetto dei diritti di fornitori e utilizzatori dell’informazione statistica.

MRS CAMP) Disegni di campionamento semplici e complessi

Cenni introduttivi

Il disegno di campionamento può essere visto come la realizzazione di due processi, ovviamente interconnessi:

• Processo di selezione.
• Processo di stima.

Si deve ricordare, inoltre, che tali processi si inseriscono in un disegno più vasto, il disegno d’indagine, per il quale possiamo individuare complessivamente i seguenti obiettivi:

• A) Definizione delle variabili d’indagine:
  • Natura
  • Classificazioni
  • Unità d’analisi
  • Popolazione di riferimento
• B) Metodo di osservazione (misurazione):
  • Metodo di rilevazione
  • Trattamento dei dati (controlli, codifica, correzioni ecc.).
• C) Metodo di analisi:
  • Descrizione
  • Verifica ipotesi
  • Modelli
  • Analisi sostantive
• D) Utilizzazione dei risultati:
  • Conoscenza.
  • Decisioni.
• E) Livello di precisione:
  • Dettagliato/specifico.
  • Più vago e generale.

Un ruolo importante per valutare la bontà dei risultati è giocato dalla presenza di due macro categorie di errori:

• Errori non campionari (dipendono essenzialmente dal disegno d’indagine).
• Errori campionari (dipendono dall’efficienza del disegno di campionamento).

Principali disegni di campionamento

Una prima distinzione riguarda:

• Campioni non probabilistici (a scelta ragionata).
• Campioni probabilistici (è nota la probabilità di estrazione di ciascuna unità elementare).

Una prima lista di disegni può essere la seguente:

• Casuale semplice (CCS)
• Stratificato
• A stadi
• A due fasi (multifase)
• Complesso

Per fare un casuale semplice è sufficiente una lista delle unità della popolazione. Per lo stratificato oltre alla lista si deve conoscere la posizione di ciascuna unità rispetto ai caratteri che uso per stratificare. Stratificare = formare gruppi di unità omogenei al loro interno ed eterogenei tra di loro.

Campione rappresentativo? 6 definizioni

1. Generica validità dei dati.
2. Assenza di effetti selettivi.
3. Specchio o miniatura della popolazione (distribuzioni simili).
4. Caso ideale.
5. Copertura della popolazione (riflettere le variazioni).
6. Campione probabilistico (p>0 e noto).

Formule e Concetti Base

La media della distribuzione campionaria è il valore atteso della stima. E() = FORMULACA. ) può o non può essere uguale a FORMULACA. Þ [FORMULACA] = distorsione della stima (bias). Se [FORMULACA] = 0 Þ abbiamo stime non distorte (unbiased).

La deviazione standard della DC è chiamata standard error ed è la radice quadrata della varianza della distribuzione campionaria, ovvero lo scarto quadratico medio di E(FORMULACA). FORMULACA;ÞSE(FORMULACA)=FORMULACA

L’errore quadratico medio (mean square error, MSE) della DC è invece riferito alla sua varianza, calcolata però in riferimento al valore della popolazione: MSE() =FORMULACA.

Concetti base del campionamento

Simbologia: Lettere maiuscole per valori riferiti alla popolazione e lettere minuscole per valori campionari.

• N = numero di unità o elementi della popolazione;
• Y_i = valore variabile “y” per l’i-esima unità della popolazione.
• Y = FOMULACA il totale per la popolazione della variabile “y”.
• FORMULACA = la media della popolazione;
• FORMULACA oppure FORMULACA rappresentano la varianza della popolazione. Poiché FORMULACA allora per popolazioni numerose la differenza tende a zero.
• Infine; S_y o s_y = alla deviazione standard della popolazione.

Per quanto riguarda i valori e le statistiche campionarie:

• y_j = valore per il j-esimo elemento del campione.
• y = FORMULACA totale campionario
• FORMULACA media campionaria.

In molti disegni Epsem FORMULACA è usato per stimare FORMULACA; similmente NFORMULACA è usato per stimare Y; è da notare che NFORMULACA= FORMULACA. FORMULACA = varianza degli elementi campionari usualmente calcolata con le formule ridotte: FORMULACA oppure FORMULACA.

Archetipo del campionamento: Media e varianza del CCS

La media semplice di un CCS è FORMULACA, dove il sottoscritto o sta ad indicare il CCS, mentre la varianza della media campionaria è calcolata come FORMULACA mentre lo standard error di FORMULACA è dato da: FORMULACA dove (1-f) indica il fattore di correzione per popolazioni finite: FORMULACA.

Stima del totale

Se si vuole invece una stima di Y allora: FORMULACA rappresenta il suo stimatore. Lo standard error sarà quindi pari: FORMULACA.

L’errore relativo: il coefficiente di variazione

FORMULACA è una misura frequentemente utilizzata ed è stimata da FORMULACA. È possibile stimare anche il coefficiente di variazione della media (FORMULACA), derivandolo dallo standard error FORMULACA. Il coefficiente di variazione è uguale sia per la media che per l’aggregato. FORMULACA.

Il concetto di DEFT (Design Effect)

Per avere una misura dell’efficienza di un qualsivoglia disegno di campionamento si prende in considerazione il cosiddetto effetto del disegno (DEFT). Il DEFT è dato dal rapporto tra la varianza dello stimatore ottenuto con uno specifico disegno di campionamento e la varianza dello stimatore nel caso del campionamento casuale semplice:

FORMULACA dove Cx è un qualsivoglia disegno di campionamento.

• Se DEFT(Cx) < 1 il disegno Cx è più efficiente del CSS.
• Se DEFT(Cx) = 1 Cx equivalente a CSS.
• Se DEFT(Cx) > 1 Cx meno efficiente del CSS.

Il campionamento stratificato

Definizione

In termini generali il campione stratificato consiste nei seguenti passi:

1. La popolazione di unità campionarie viene suddivisa in sottopopolazioni disgiunte ed esaustive chiamate strati.
2. All’interno di ogni strato viene effettuato un campionamento casuale semplice.
3. Da ogni strato si calcola la media (o altra statistica d’interesse), chiamata media di strato. Þ la media pesata delle medie di strato dà la media di popolazione.
4. Anche le varianze sono calcolate all’interno di ogni strato. Þ opportunamente pesate danno la varianza stimata della popolazione.

In alcuni casi alcuni passi possono essere saltati (Es. nello stratificato proporzionale il punto 3 può essere omesso).

Motivazioni

Esistono tre motivi principali:

1. Diminuire la variabilità delle stime campionarie.
2. Poter applicare metodi e procedure diverse nei vari strati:
   • Differenze sostanziali delle distribuzioni: per selezionare persone che vivono in abitazioni private, convivenze, stranieri, oppure studenti di scuole pubbliche e private.
   • Differenze nelle liste disponibili (elenco telefonico più campionamento ad area).
   • Diversa natura delle unità campionarie (white or blue collars).
3. Perché le sottopopolazioni degli strati rappresentano anch’esse dominio di studio (i comuni in un’indagine su un comprensorio).

Media e varianza ponderate

Se la media ponderata della popolazione FORMULACA è la stima della ponderata della popolazione mentre la varianza della stima è data da FORMULACA. Ciò significa che in ogni strato devono esserci almeno due unità campionarie per calcolare la variabilità dei singoli strati. I pesi W_h sono generalmente dati da: W_h=N_h/N.

Media e varianza per il campionamento stratificato

Dato un campionamento casuale semplice all’interno di ogni strato, la media semplice degli elementi nello strato h è data: FORMULACA. Per ottenere la media campionaria generale: FORMULACA. La varianza nello strato h è data da: FORMULACA. Combinando le varianze delle medie di strato si ottiene la varianza della media campionaria: FORMULACA. L’errore standard per la stima dell’aggregato corrisponde anche in questo caso a N volte lo standard error della media. Mentre se si tratta di una proporzione, la varianza può essere riscritta nel seguente modo: FORMULACA.

Campione casuale stratificato proporzionale (CCSP)

Poiché nel CCSP abbiamo che: n_h/n = N_h/N = W_h Þ n_h= n* N_h/N = n*W_h.

MRS D) Tecniche d’indagine e strumenti di rilevazione

Ricorso a fonti

Nell’ottica della costruzione di una survey/sondaggio, possiamo individuare essenzialmente tre diverse tipologie:

• Fonti informative sulla popolazione oggetto d’indagine.
• Fonti informative sulle unità d’indagine.
• Altre fonti di contesto.

Intervista

• Standardizzazione: se tutti i rispondenti ricevono gli stessi stimoli (stesse domande, nello stesso ordine, con le stesse regole) si parla di intervista standardizzata. Se invece l’intervistatore può modulare a piacimento le domande e gestire il colloquio liberamente si parla di intervista non-standardizzata.
• Strutturazione: se l’intervistato deve scegliere le risposte tra una rosa di alternative si parla di intervista strutturata, e conseguentemente di strumento di rilevazione con domande a risposta strutturata o chiusa. Se altrimenti le risposte sono raccolte in forma narrativa si parla di strumento a domande non strutturate (aperte).

Definiamo quindi l’intervista come un processo stimolo – risposta che utilizza strumenti non-strutturati ma che può essere condotta sia in forma standardizzata (intervista con griglia di domande aperte) sia in forma non standardizzata.

Domanda aperta o domanda chiusa?

Le risposte a domande aperte sono potenzialmente ambigue, più complesse da trattare quantitativamente, anche se i recenti sviluppi di analisi statistica del testo e del contenuto offrono metodologie in grado di rendere conto meglio della loro ricchezza informativa. Le risposte a domande chiuse, sono potenzialmente banali, ma più chiare e semplici da analizzare mediante tecniche standard di analisi statistica.

Domande aperte sono certamente consigliabili se:

• Argomenti complessi e imbarazzanti: dove sarebbero necessarie lunghe sequenze di domande strutturate (potenzialmente troppo intrusive e incalzanti) per rendere conto del fenomeno oggetto di studio.
• Argomenti nuovi: dove la scarsa consapevolezza del problema rende difficile immaginare sequenze di domande e in particolare di possibili risposte.
• Moltitudine di possibili risposte: ambiti dove, anche se facilmente identificabile, il ventaglio di risposte è troppo vasto e quindi non trattabile o trattabile con difficoltà.

Questionari

Si tratta di strumenti costituiti (prevalentemente o quasi esclusivamente) da un insieme di domande chiuse atte a rispondere ai bisogni conoscitivi e conseguentemente a raccogliere le informazioni pertinenti agli obiettivi dell’indagine, mediante un processo stimolo-risposta.

La teoria dei processi cognitivi ha permesso di formalizzare i processi che l’intervistato deve attivare durante la somministrazione di una domanda:

• A) Prestare attenzione e capire la domanda.
• B) Recuperare nella mente/memoria le informazioni necessarie.
• C) Abbozzare un’opinione.
• D) Selezionare una risposta (chiusa) o articolarla liberamente (aperta).

Pur se non esaustivo e non rigidamente consequenziale, tali processi sono utili per evidenziare alcune problematicità di fondo:

1. Porre domande in modo oscuro mette in crisi il processo cognitivo fin dall’inizio.
2. Porre quesiti che si riferiscono a periodi lontani (oppure non ben collocati temporalmente), rendono faticoso/impreciso/non omogeneo il recupero delle informazioni (effetto telescopio).
3. Quando si richiede un’opinione l’intervistato spesso media con il senso comune e la possibile presenza di un giudizio.
4. Presentare elenchi di alternative che non prevedano la risposta dell’intervistato mette in crisi il processo finale di scelta.

Problemi di disegno di questionario

Il disegno del questionario inizia quindi nella fase di astrazione e di progettazione dell’indagine e si conclude solo un attimo prima di iniziare la rilevazione sul campo (e alle volte anche durante).

Esistono alcuni principi guida quali: non fare domande orientative, non chiedere contemporaneamente più cose, prevedere modalità di risposta esaustive e mutualmente esclusive, evitare quesiti ambigui.

Principio di minimizzare gli sforzi del rispondente

Si deve quindi prevedere una corretta gestione degli stimoli seguendo cum grano salis la seguente sequenza:

1. Contatto e presentazione dell’indagine (presentazione scopo dell’indagine, garanzie di riservatezza, garanzie).
2. Questioni introduttive generali ed eventualmente su alcune caratteristiche dell’unità di analisi (per rompere il ghiaccio, creare confidenza, far abbassare le difese, introdurre il problema).
3. Questioni centrali (via via più focalizzate opportunamente organizzate).
4. Domande centrali particolarmente problematiche (delicate, sensibili, sfera intima – affetti, comportamenti sessuali, finanze, salute, comportamenti socialmente “devianti”, ecc).
5. Domande conclusive (caratteristiche dell’unità di analisi, opinioni generali sull’intervista e sugli argomenti trattati, eventuali lacune ecc., possibilmente con domande aperte).

In merito a tale sequenza si possono individuare una serie di fenomeni/situazioni/effetti che possono avere conseguenze di varia natura:

1. L’ordine in cui vengono poste le domande altera i risultati (importanza di affrontare gradualmente i problemi ed evitare, di norma, domande shock/impegnative/intrusive all’inizio).
2. Prima domande fattuali poi di opinione/giudizio, privilegiando una sequenza ad imbuto.
3. Attenzione all’effetto contesto; può significativamente cambiare i risultati.
4. Introdurre domande di controllo, per verificare l’attenzione/attendibilità dei rispondenti può avere effetti contrastanti (irritare l’intervistato, farlo sentire sotto esame, ecc).
5. Adottare tecniche specifiche per attenuare il rifiuto/ostilità a domande sensibili: attenzione ai termini. Utile usare domande aperte, colloquiali, con testo lungo, che contestualizzino, anche per cogliere quali termini usare per eventuali approfondimenti.
6. Sempre nel contesto delle questioni delicate/sensibili esiste il problema di risposte viziate dalla desiderabilità sociale, e dell’accondiscendenza e dell’acquiescenza.
7. Per rilevare i comportamenti (azioni fatte, anche se alle volte si risponde cosa si ritiene giusto fare non cosa si fa) è fondamentale contestualizzare e attenuare possibili effetti di desiderabilità sociale.
8. Per quanto riguarda gli atteggiamenti (come si valuta un determinato fatto/azione/comportamento) è utile porre le eventuali alternative nella domanda.
9. Tenere presente che ci sono sempre (quasi) intervistati senza opinione, che tendono a rispondere per conformismo. Attenzione alla rilevazione dell’ovvio.
10. Nella formulazione dei quesiti attenzione alla neutralità, ovvero alla necessità di evitare precisazioni inutili/fuorvianti ed elementi valutativi. Trovare un corretto equilibrio tra sovradeterminazione (troppi particolari nella domanda che possono fuorviare) e sottodeterminazione dello stimolo.
11. Fare attenzione alla polarità dei quesiti e al contestuale uso di termini semanticamente non simmetrici.

In ogni caso nel disegno di un questionario bisogna:

• A) Decidere quali domande sono rilevanti al problema: tendenza a chiedere “troppo”. Ottimizzare il tempo di rilevazione agli scopi dell’indagine, i costi, il tempo di rilevazione (non dovrebbe superare i 30/40 minuti nelle face-to-face, i 10/15 nelle telefoniche), la collaborazione dei rispondenti, la qualità del lavoro del rilevatore, i tassi di risposta, la qualità dei dati.
• B) Definire la formulazione dei quesiti: tradurre in linguaggio scritto il contenuto del quesito. Oltre a quanto già detto prestare attenzione a: linguaggio non comprensibile; ambiguità; uso di termini vaghi/imprecisi; quesiti non filtrati; quesiti ipotetici; quesiti con uso di negazioni.

Le alternative di risposta

L’insieme di modalità di risposta offerte può essere determinante per la configurazione dei risultati; in particolare:

• Il numero di modalità
• L’ordine
• La posizione reciproca
• Presenza/assenza di modalità Altro/Non so
• Le diverse accentuazioni tra una modalità e l’altra

Tecniche di indagine: Classificazione

• Indagini postali o via mail (autocompilato)
• Indagini face-to-face (autocompilato)
• Indagini face-to-face (compilato dal rilevatore)
• Indagini telefoniche
• Indagini on line / web
• Indagini miste

Le indagini postali

Il problema principale è legato all’adesione (tasso di risposta) a questo tipo d’indagine, che usualmente risulta più basso.

Punti di forza:

• Minor costo per unità rilevata (generalmente).
• Permette disegni di campionamento più efficienti a parità di costi.
• Evita problemi di presenza di errori dovuti all’intervistatore.
• Più libertà di scelta di quando rispondere.
• Più discrezione nella compilazione.
• Si evitano (limitano) i problemi di non contatto per assenza temporanea.

Punti di debolezza:

• Utilizzabile solo se le questioni sono relativamente semplici (ci sono solo istruzioni stampate).
• Non sono possibili controlli sulla correttezza delle risposte che vanno prese così come sono.
• Non ci sono controlli sull’ambiente in cui viene compilato (in particolare se sono richieste risposte spontanee).
• La sequenza prevista di risposta può non essere rispettata.
• Non si può essere sicuri che il rispondente sia effettivamente quello previsto.
• Elevata presenza di non risposta (difficilmente controllabile).

Alcuni di questi problemi possono essere evitati impiegando tecniche miste (invio postale e raccolta con intervistatori).

Il problema della non risposta

Quali fattori la influenzano e quali strategie si possono adottare per limitarla.

Fattori che influenzano (possono influenzare):

• Il committente.
• La popolazione indagata (scarsa possibilità di intervento).
• L’oggetto d’indagine.
• La lunghezza del questionario.

Strategie per favorire le risposte:

• Includere domande accattivanti anche se marginali.
• Fare lettere di presentazione e di spiegazione.
• Dare una busta preaffrancata (meglio il bollo).
• Attenzione alla personalizzazione.
• Regali/pagamenti.
• Programmare invii ripetuti e cadenzati per i non rispondenti (se è possibile individuarli).
• Prevedere sistemi misti di rilevazione (postale + telefonico/face-to-face).

INQUADRAMENTO SULLA QUALITÀ DEI DATI

Classificazione degli errori

1. Errore campionario: noto, conosciuto e controllabile perché osserviamo una parte (selezionata in modo probabilistico) della popolazione. [FORMULACA]
2. Errore non campionario: meno noto, più difficile da controllare e da trattare per la presenza di un mix di problemi essenzialmente dovuti da: problemi di non osservazione, problemi di misurazione.

La presenza di errori non campionari suggerisce di trovare una misura più completa di [FORMULACA] per valutare gli errori di un’indagine campionaria. L’errore non campionario può agire nel modificare:

Ovviamente è possibile ottenere una misura nella stessa unità di scala di FORMULACA. Proponiamo quindi una più articolata classificazione, con l’obiettivo di selezionare e individuare le fonti di errore:

• Errori di non osservazione.
• Errori di osservazione o di misura.

Errori di non osservazione

Errori dovuti al fatto di non osservare la totalità della popolazione, che trovano origine in varie cause, non solo “campionarie”.

Errori di osservazione

Errori dovuti a modificazioni nella rilevazione dei valori “veri” e trovano origine in molteplici cause.