Il campionamento. Ulteriori vantaggi: economicità (costi e tempi limitati)

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Miranda Piccinini
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1 Il campionamento

2 Il campionamento Insieme delle operazioni che consistono nella selezione, nelle intenzioni rappresentativa, degli appartenenti ad una popolazione, allo scopo di studiare una porzione della popolazione stessa Se il campione è scelto adeguatamente, i risultati ottenuti sul campione sono generalizzabili alla popolazione da cui è stato estratto Ulteriori vantaggi: economicità (costi e tempi limitati)

popolazione stessa Se il campione è scelto adeguatamente, i risultati ottenuti sul campione sono

3 Il campionamento: fasi Individuazione della popolazione di riferimento Specificazione dell unità di campionamento Definizione della lista di campionamento Determinazione della numerosità campionaria Scelta del metodo di campionamento Selezione del campione Stima dei parametri della popolazione a partire dai dati del campione

campionamento Determinazione della numerosità campionaria Scelta del metodo di

4 TIPI DI CAMPIONAMENTO Probabilistici - costituiti da unità la cui probabilità di estrazione è nota - più soddisfacenti perché godono di 2 proprietà: - Rappresentatività; - Stima dell errore di campionamento. Non probabilistici costituiti da unità la cui probabilità di estrazione è ignota - Vantaggi: - più facili da usare - minore investimento - Svantaggi: - Non generalizzabilità - Non quantificazione dell errore di camp.ento.

Non probabilistici costituiti da unità la cui probabilità di estrazione è ignota - Vantaggi: - più facili

5 Tipi di campionamento Probabilistici Non probabilistici Casuale semplice Di comodo Sistematico Per quote Stratificato A valanga

6 L ampiezza del campione Quattro variabili da tenere in considerazione Eterogeneità del fenomeno studiato Grado di disaggregazione dei dati in sede di analisi Grado di affidabilità desiderata delle stime Risorse economiche e temporali

disaggregazione dei dati in sede di analisi Grado di

7 Campione casuale semplice Senza ripetizione: quando ogni unità statistica estratta viene esclusa dalla lista in modo che non possa essere estratta più di una volta. In questo caso, la probabilità di estrazione di un unità statistica in un campione di unità è n/n. Con ripetizione: quando ogni unità statistica può essere estratta più di una volta. Se la probabilità di selezione al primo tentativo è 1/N, al secondo tentativo è 1/(N-1), al terzo 1/(N-2), e così via. In un campione di numerosità n, la probabilità di includere un unità è sempre n/n.

Con ripetizione: quando ogni unità statistica può essere estratta più di una volta.

8 L ampiezza del campione (variabili cardinali) quando si usa il C.nto casuale semplice Per campioni <5% della popolazione: Per campioni >5% della popolazione:... 1 n N n = ampiezza del campione z = livello di fiducia riposta nella stima (1,96 = affidabilità della stima del 95%; 2,58 = 99%) σ = deviazione standard del parametro nella popolazione e = ampiezza accettata dell errore di camp.to

.. 1 n N n = ampiezza del campione z = livello di fiducia riposta nella stima (1,96 =

9 L ampiezza del campione (variabili cardinali) Per arrivare a n bisogna: Acquisire un informazione: Qual è la variabilità che la variabile di interesse assume nella popolazione della ricerca (quanto è grande σ)? Prendere due decisioni: Qual è il grado di fiducia che intendiamo riporre nelle nostre stime (qual è i valore di z)? Qual è l ampiezza dell errore che accettiamo di commettere (quanto è grande e)?

10 ESEMPIO Vogliamo stimare l età media degli studenti di Tor Vergata con un livello di fiducia del 95%, con un errore di stima di 2 anni. Supponiamo che da una precedente indagine la deviazione standard sia risultata pari a 6 anni. n = ( ) 2 (zσ )2 = 1,96 6 = 34,6 e Se, invece, volessimo aumentare la fiducia al 99%, la numerosità campionaria sarebbe pari a: n = ( ) 2 (zσ )2 = 2,58 6 = 59,9 e 2 2 2

Supponiamo che da una precedente indagine la deviazione standard sia risultata pari a 6 anni.

11 Problemi di rappresentatività del campione CAUSE Impossibilità di trovare la persona scelta Impossibilità di rispondere (es. durata) Rifiuto dell intervista RIMEDI Costruire più liste di camp.to e sostituire i soggetti con criteri stabiliti a priori Rendere il questionario più breve e agevole Attenzione alle caratteristiche degli intervistatori Tenere conto di un insieme di variabili psicosociali (segue)

to e sostituire i soggetti con criteri stabiliti a priori Rendere il questionario più breve e agevole

12 Rimedi alle mancate partecipazioni: variabili psicosociali Reciprocità: sentirsi obbligati quando si riceve gratis Coerenza: bisogno di essere coerenti Confronto sociale: utilizzo degli altri come termine di paragone per valutare se stessi Autorità: accondiscendenza alle richieste provenienti da autorità legittime Scarsità: valorizzazione delle risorse scarse Gradevolezza: maggiore benevolenza verso persone che ci piacciono o percepite simili a noi

valutare se stessi Autorità: accondiscendenza alle richieste provenienti da autorità legittime Scarsità:

13 La ponderazione del campione Serve a rendere rappresentativo un campione che non lo è stato, per varie ragioni Impossibilità di trovare la persona scelta Rifiuto dell intervista Impossibilità di rispondere

varie ragioni Impossibilità di trovare la persona

14 Ponderazione matematicostatistica dei dati rilevati 1. E necessario ponderare per le principali variabili sociodemografiche (es. sesso, età..) e talvolta anche per le caratteristiche politiche (es. comportamenti elettorali) degli intervistati 2. Confronto tra la distribuzione delle variabili sociodemografiche nella popolazione e nel campione 3. Verificare l esistenza di sovra o sottorappresentazioni 4. Calcolo del fattore di ponderazione tramite programmi di elaborazione dati 5. Riproporzionare il numero dei soggetti del campione a quello della popolazione

Confronto tra la distribuzione delle variabili sociodemografiche nella popolazione e nel campione 3.

15 ESTRAZIONE DI UN NUMERO CASUALE CON IL SOFTWARE EXCEL CAMPIONE CASUALE SEMPLICE CON RIPETIZIONE: Supponiamo di voler estrarre, con modalità casuale, cinque studenti da una classe di dieci individui. Gli studenti identificati con un nome ed un cognome, sono riportati nel registro di classe con un numero, che simbolicamente li rappresenta

16 Attivazione di una funzione in Excel

17 Le funzioni per l estrazione di un campione casuale Le funzioni che consentono di estrarre casualmente da una lista di elementi numeri sono: 1) la funzione =CASUALE.TRA(minimo; massimo) estrae un numero casuale un numero da una lista con modalità con ripetizione. 2) la funzione =CASUALE() che restituisce un numero decimale casuale compreso fra 0 e 1.

TRA(minimo; massimo) estrae un numero casuale un numero da una lista con modalità con

18 La maschera della funzione CASUALE.TRA Inserire il valore 1, che rappresenta il codice più piccolo, in questo caso il valore individua lo studente Francesco Aureli Inserire il valore 10, identificativo dell individuo che presenta il valore massimo della lista, ossia Sonia Vizzarri.

questo caso il valore individua lo studente Francesco Aureli Inserire

19 La maschera della funzione CASUALE.TRA compilata

20 Casuale tra Per usare la funzione =CASUALE() e selezionare un numero intero dalla lista, è opportuno digitare: =1+INT(CASUALE()*(10-1), che restituisce un numero casuale compreso fra 1 e 10.

21 Il campione Auditel Dal dicembre 1986, l Auditel è l organismo super partes, per la rilevazione elettronica degli indici di ascolto televisivi. L Auditel rileva quotidianamente, minuto per minuto, gli ascolti delle 7 principali reti nazionali e di circa 35 emittenti locali richiedenti e dati mensili di circa 130 emittenti locali. Dal gennaio 2002 fino all aprile 2005, si è aggiunta la rilevazione dell audience delle tv via satellite (pay free), a cadenza giornaliera dal gennaio Il funzionamento dell Auditel si basa sulla tecnologia elettronica del meter (handset/push-button) e sul panel (5.075 famiglie, per circa 14 mila italiani di 4 anni e più): <

22 I dati forniti dall Auditel - Share: il rapporto percentuale tra gli ascoltatori di una certa emittente e il totale degli ascoltatori che stanno guardando la TV sulle diverse reti; - Audience: numero medio di telespettatori di un certo programma, dato dal rapporto tra la somma dei telespettatori presenti in ciascun minuto in un dato intervallo di tempo e la durata in minuti dell intervallo stesso; - Percentuale di penetrazione: il rapporto percentuale tra gli ascoltatori (di una data categoria) e il loro universo statistico di riferimento (dati ISTAT). Questo indice misura quante persone guardano un certo programma sul totale della popolazione italiana, quindi, anche coloro i quali non possiedono la TV. - Percentuale di permanenza: rapporto percentuale tra il numero di minuti visti mediamente dagli ascoltatori di un certo programma e la durata dello stesso. È, quindi, un indicatore di fedeltà al programma televisivo.

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