LA COSTRUZIONE DELLA BASE EMPIRICA B RELATIVAMENTE ALL UNITÀ DI ANALISI LA DEFINIZIONE OPERATIVA DELL OGGETTO

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1 LA COSTRUZIONE DELLA BASE EMPIRICA B RELATIVAMENTE ALL UNITÀ DI ANALISI LA DEFINIZIONE OPERATIVA DELL OGGETTO CONSISTE NELLO SPECIFICARE IL TIPO DI OGGETTO CUI E INTERESSATA L INDAGINE = L UNITA DI ANALISI (INDIVIDUO, EVENTO, UNITÀ ECOLOGICA, ) E DUNQUE L INSIEME DEI TRATTI/CARATTERISTICHE CHE UN OGGETTO DEVE POSSEDERE PER ESSERE CONSIDERATO UN ESEMPLARE DELL UNITÀ DI ANALISI = ES: STUDENTE DI SCUOLA MEDIA SUPERIORE; IMMIGRATO REGOLARE; FAMIGLIA NUCLEARE.. INOLTRE SI DELIMITA L AMBITO SPAZIO-TEMPORALE CUI VA RIFERITA L ESTENSIONE DELL OGGETTO = ES. LO STRANIERO IMMIGRATO REGOLARE RESIDENTE A ROMA NEL 2013; LAUREATO IN COMUNICAZIONE POUBBLICA E D IMPRESA, PRESSO SAPIENZA, NEGLI ANNI ACCADEMICI 2005/ LA SPECIFICAZIONE DELL UNITÀ DI ANALISI (DEFINIZIONE OPERATIVA DELL OGGETTO) E DELL AMBITO DELL INDAGINE PERMETTONO DI DETERMINARE LA POPOLAZIONE (POPOLAZIONE STATISTICA/ UNIVERSO DI POPOLAZIONE/ UNIVERSO STATISTICO) OGGETTO DI STUDIO = L INSIEME DI TUTTI GLI ESEMPLARI DELL UNITÀ DI ANALISI PRESENTI NELL AMBITO DI STUDIO SPAZIO- TEMPORALMENTE DETERMINATO 1

2 DUE TIPI DI POPOLAZIONE 1. POPOLAZIONE REALE = E NOTA LA NUMEROSITA DEGLI ESEMPLARI DELL UNITA DI ANALISI 2. UNIVERSO IPOTETICO = NON E NOTA E NON E POSSIBILE CONOSCERE - LA NUMEROSITA DEGLI ESEMPLARI DELL UNITA DI ANALISI QUANDO SIA OPPORTUNO O NECESSARIO STUDIARE UN FENOMENO ATTRAVERSO UNA PORZIONE DEFINITA DELLA POPOLAZIONE OGGETTO D INDAGINE SI RICORRE A SPECIFICHE STRATEGIE DI SELEZIONE DEI CASI DI STUDIO = PIANI/PROCEDURE/STRATEGIE DI CAMPIONAMENTO/DI SELEZIONE DEI CASI DI STUDIO N.B.!!! LA SCELTA E L APPLICAZIONE CORRETTA DELLE PROCEDURE DI CAMPIONAMENTO/SELEZIONE DEI CASI DI STUDIO COSTITUISCONO MOMENTI/ASPETTI INELUDIBILI DELLA RICERCA SOCIALE EMPIRICA: GRAZIE AD ESSE E INFATTI POSSIBILE GARANTIRE CONTINUITA FRA IL MOMENTO DELLA RACCOLTA DELLE INFORMAZIONI E L ANALISI/INTERPRETAZIONE DEI DATI ATTRAVERSO LE PROCEDURE DI CAMPIONAMENTO/ SI SELEZIONANO GLI ESEMPLARI DELL UNITA DI ANALISI CHE COSTITUIRANNO I CASI DI STUDIO 2

3 CONDIZIONE CHE DEVE ESSERE SODDISFATTA IL SOTTO-INSIEME/CAMPIONE DEI CASI STUDIATI DEVE ESSERE SUFFICIENTEMENTE AMPIO E RAPPRESENTATIVO DELLA POPOLAZIONE DI CUI COSTITUISCE UNA PORZIONE???? A) COME SI PUÒ CERCARE DI SODDISFARE TALE CONDIZIONE? B) COME SI PUÒ STIMARE SE TALE CONDIZIONE SIA SODDISFATTA, E IN QUALE MISURA? DUE FAMIGLIE DI PROCEDURE 1. PROBABILISTICHE O A ESTRAZIONE CASUALE (APPROCCIO STATISTICO) 2. NON PROBABILISTICHE A SCELTA RAGIONATA (APPROCCIO CARATTERISTICO NELLA RICERCA SOCIALE) 3

4 A) PIANI/ DISEGNI/ STRATEGIE DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO (CON ESTRAZIONE CASUALE) PRESUPPOSTO: TUTTE LE UNITA DI POPOLAZIONE HANNO UNA PROBABILITA NOTA E NON NULLA DI ESSERE ESTRATTE A FAR PARTE DEL CAMPIONE ASSUNTO: ATTRAVERSO LE STATISTICHE CAMPIONARIE E POSSIBILE STIMARE I RELATIVI PARAMETRI NELLA POPOLAZIONE CON UN CERTO GRADO DI FIDUCIA/CONFIDENZA/PROBABILITA, NELL AMBITO DI UN CERTO MARGINE DI ERRORE CHE SI SIA DISPOSTI A TOLLERARE. PIU NUMEROSE SONO LE UNITA CHE ENTRANO A FAR PARTE DEL CAMPIONE, PIU CI SI APPROSSIMA ALLE EFFETTIVE CARATTERISTICHE DELLA POPOLAZIONE FONDAMENTO DELL ASSUNTO LEGGE EMPIRICA NUMERI: DEL CASO O SPERIMENTALE O DEI GRANDI SE NELLE MISURAZIONI DELLA DISTRIBUZIONE DI UN FENOMENO GLI SCARTI DAL VALORE MEDIO SONO DOVUTI UNICAMENTE AL CASO, GLI SCARTI CHE DIFFERISCONO POCO DALLA MEDIA SONO I PIU NUMEROSI. QUANTO PIU GRANDE E IL NUMERO DEI CASI OSSERVATI, TANTO PIU LE MISURAZIONI CHE SI AVVICINANO AL VALORE MEDIO SONO LE PIU NUMEROSE QUESTA DISTRIBUZIONE IDEALE E RAPPRESENTATA DA UNA CURVA DETTA CURVA NORMALE O DI GAUSS : L'AGGETTIVO NORMALE STA AD INDICARE CHE MOLTISSIMI FENOMENI/EVENTI DI TIPO CASUALE POSSONO ESSERE DESCRITTI DA UNA CURVA A CAMPANA 4

5 - LA CURVA NORMALE È SIMMETRICA, IDEALMENTE BASATA SU UN NUMERO INFINITO DI OSSERVAZIONI. PERTANTO UNA DISTRIBUZIONE REALE VI SI PUO SOLO APPROSSIMARE - LA CURVA NORMALE HA LA SEGUENTE PROPRIETA FONDAMENTALE: L AREA SOTTESA ALLA PORZIONE DI CURVA CHE È COMPRESA TRA LA MEDIA E UNA ORDINATA POSTA A UNA DATA DISTANZA, DETERMINATA IN TERMINI DI UNITA DI SCARTO QUADRATICO MEDIO (DETTO ANCHE DEVIAZIONE STANDARD = MISURA DI VARIABILITÀ O DISPERSIONE DI VARIABILI METRICHE PER INDICARE LA QUALE SI USA IL SIMBOLO = SIGMA: LA DEVIAZIONE STANDARD È ANCHE INDICATA CON IL SIMBOLO S) E COSTANTE. - LA CURVA NORMALE E DEFINITA DA DUE PARAMETRI: 1. IN ASCISSA: SCARTI DALLA MEDIA ARITMETICA DI UN CARATTERE CHE VARIA CASUALMENTE 2. IN ORDINATA: FREQUENZA DEI SUDDETTI SCARTI IN BASE ALLA CURVA DI GAUSS, NELL INTERVALLO COMPRESO TRA LA MEDIA E +/- 1 CADRA IL 68,26% DEI CASI; NELL INTERVALLO COMPRESO TRA LA MEDIA E +/- 2 CADRA IL 95,44% DEI CASI; NELL INTERVALLO COMPRESO TRA LA MEDIA E +/- 3 CADRA IL 99,73% DEI CASI 5

6 N.B. LA TEORIA DELLA CURVA NORMALE COSTITUISCE PRESUPPOSTO E FONDAMENTO PER DETERMINARE LA NUMEROSITA DEL CAMPIONE FORMULA PER LA DETERMINAZIONE DELLA NUMEROSITA CAMPIONARIA n = n n IN ALTRI CASI n 1 + n N N Il denominatore della formula si chiama fattore di correzione e si applica nel calcolo della numerosità campionaria solo quando il valore di n risulti superiore al 5% di N (numerosità della popolazione) Normalmente, il valore di n coincide con quello di n n = z 2 s 2 [z s] = se il parametro di campionamento è e 2 [ e ] costituito da una variabile metrica n = z 2 pq se il parametro di campionamento è costituito e 2 da una variabile categoriale dove: n= è la numerosità campionaria che si deve determinare 6

7 n = elemento del numeratore e del denominatore della formula per il cui calcolo è necessaria la determinazione di: z = coefficiente cui corrisponde una determinata area o sezione della curva normale, da cui si ricava il livello di probabilità al quale si intende operare, cioè la % di fiducia di ottenere un determinato risultato entro un certo margine di errore [a z=1 corrisponde P=68,26%; a z=2 corrisponde P=95,44%; a z =3 corrisponde P=99,73%); s (per variabili metriche) ovvero pq (per variabili categoriali) = costituiscono le misure della variabilità del parametro utilizzato per il campionamento e = errore della stima che il ricercatore è disposto a tollerare 1. i valori di z e di e sono scelti dal ricercatore 2. i valori di s o pq possono essere ricavati, approssimativamente, da studi precedenti, da stime effettuate tramite studi pilota N.B LA NUMEROSITA DEL CAMPIONE AUMENTA - ALL AUMENTARE DEL VALORE DI Z - ALL AUMENTARE DEL VALORE DI s o pq - AL DIMINUIRE DEL VALORE DI e UNA VOLTA DETERMINATA LA NUMEROSITÀ CAMPIONARIA, DALLA LISTA DELLA POPOLAZIONE SI ESTRAGGONO CON PROCEDURA RIGOROSAMENTE CASUALE I CASI CHE COSTITUIRANNO IL CAMPIONE AVVERTENZA IL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO PUO ESSERE APPLICATO SOLO NEI CASI IN CUI SI DISPONGA DI UNA LISTA DI TUTTI GLI ESEMPLARI DELLA POPOLAZIONE OGGETTO DI STUDIO (LISTA DI CAMPIONAMENTO problemi di copertura per incompletezza, mancato aggiornamento, duplicazioni ) 7

8 N.B. LA CASUALITÁ È PROPRIETÁ DEL PROCEDIMENTO DI ESTRAZIONE ED È COSTITUTIVA DEL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO LA RAPPRESENTATIVITÁ È PROPRIETÁ DELL ESITO DEL PROCEDIMENTO DI ESTRAZIONE. SI GIUDICA A POSTERIORI RISPETTO ALLA RILEVAZIONE E DEVE ESSERE STIMATA IN FORMA GRADUATA LA SUFFICIENZA È PROPRIETÀ DELLA NUMEROSITÀ/AMPIEZZA CAMPIONARIA LA STATISTICA INFERENZIALE, CHE GOVERNA I PROCESSI DI RILEVAZIONE CAMPIONARIA E LE INFERENZE DAL CAMPIONE ALLA POPOLAZIONE, PUO ESSERE APPLICATA SOLO NEL CASO DI CAMPIONI PROBABILISTICI - IL CUI FONDAMENTO TEORICO CONSISTE NELLE LEGGI CHE GOVERNANO LE DISTRIBUZIONI CASUALI CHE ABBIANO I REQUISITI SOPRA INDICATI TIPI DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO 1. CASUALE SEMPLICE: una volta determinata la numerosità campionaria, si estrae un numero corrispondente di unità dalla lista di campionamento, con procedimento rigorosamente casuale 2. STRATIFICATO PROPORZIONALE: si divide la popolazione in strati, in base ad uno o più parametri congiunti; si calcola l incidenza di ciascuno strato sulla popolazione; stabilita la numerosità totale del campione, si estrae da ciascuno strato un numero di unità campionarie proporzionale all incidenza di ciascuno strato sulla popolazione 3. STRATIFICATO NON PROPORZIONALE: nel caso in cui si abbiano strati con incidenza sulla popolazione molto differenziata, si 8

9 sottorappresentano gli strati più numerosi e si sovrarappresentano quelli meno numerosi. 4. CAMPIONE OTTIMO DI NEYMAN = si applica nel caso di strati caratterizzati da diversa varianza/variabilità e si dimensiona ogni frazione di campionamento alla sua effettiva varianza/variabilità 5. SISTEMATICO = dopo aver predisposto la lista di campionamento numerata da 1 a N e aver determinato la numerosità campionaria, si divide la numerosità della popolazione per la numerosità del campione. Il valore del rapporto indica ogni quante unità di popolazione bisogna estrarre l unità campionaria. ES: popolazione unità, campione 500 casi; ritmo di campionamento = : 500 = 200. Si estrae un numero a caso compreso tra 1 e , si parte da quello e a ogni intervallo definito dal quoziente di cui sopra(nell es. 200) si determina l unità campionaria/caso. N.B. Il campionamento sistematico viene utilizzato per comporre campioni casuali anche in mancanza di liste di campionamento!!! (es. exit polls, ricerche di mercato..) 6. A STADI= normalmente utilizzato nei sondaggi nazionali, prevede una sequenza di estrazioni di unità di campionamento da livelli di popolazione diversi da stadio a stadio : es. si estrae un campione di comuni d Italia >> da ciascun comune estratto si estrae un campione del relativo universo di sezioni elettorali>> da ciascuna sezione elettorale si estrae un campione di nominativi dalla relativa popolazione di iscritti (ovvero si selezionano unità campionarie dalle anagrafi comunali) 7. A GRAPPOLI= si usa quando la popolazione di riferimento è già suddivisa in gruppi o categorie: es. famiglie, associazioni.>>> si estraggono grappoli di unità elementari e si includono nel campione i relativi componenti 8. PER AREE = assimilabile al campionamento a stadi; utilizzabile specie in assenza di liste di popolazione a livelli sub-territoriali: es. municipi, settori toponomastici, abitazioni ==== NELL AMBITO DELLE PROCEDURE DI CAMPIONAMENTO RICADE UNO SPECIFICO TIPO DI ERRORE DI RILEVAZIONE DETTO ERRORE DI SELEZIONE SPECIFICAMENTE RILEVANTE NELL AMBITO DEL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO - DISTINGUIBILE IN: 9

10 1. ERRORE DI COPERTURA: riguarda la lista della popolazione 2. ERRORE DI CAMPIONAMENTO: riguarda l ampiezza del campione 3. ERRORE DI NON-RISPOSTA: riguarda i mancati contatti con gli intervistandi, i rifiuti a rispondere PROPRIO PERCHE NONOSTANTE GLI ACCORGIMENTI ALCUNE CARATTERISTICHE DEL CAMPIONE POSSONO NON CORRISPONDERE ALLE MEDESIME CARATTERISTICHE NOTE DELLA POPOLAZIONE DI RIFERIMENTO, SI RICORRE ALLA PONDERAZIONE PROCEDURA ATTRAVERSO LA QUALE SI MODIFICA ARTIFICIALMENTE LA COMPOSIZIONE DEL CAMPIONE PER RENDERLA PROSSIMA ALLA DISTRIBUZIONE DELLA POPOLAZIONE (RELATIVAMENTE AI PARAMETRI NOTI!!!!): si applica quando errori di non risposta, mancati contatti, rifiuti etc. impediscono di operare su campioni effettivamente probabilistici SI APPLICA IN SEDE DI ELABORAZIONE E ANALISI DEI DATI E CONSISTE NELL ATTRIBUIRE UN PESO DIFFERENZIATO ALLE UNITÀ CAMPIONARIE A SECONDA DELLE LORO EFFETTIVE CARATTERISTICHE, RICONDUCENDO L INCIDENZA DI CIASCUNA MODALITA DI UNA VARIABILE STIMATA ATTRAVERSO IL CAMPIONE ALLA SUA REALE INCIDENZA NELLA POPOLAZIONE. SI ATTUA ATTRAVERSO PROCEDURE MATEMATICHE, DANDO SPECIFICHE ISTRUZIONI INIZIALI AL PROGRAMMA DI ELABORAZIONE DEI DATI. Es. Se è noto che l incidenza delle donne in una popolazione è pari al 60%, ma risulta che la % delle donne nel campione è del 30%, in sede di elaborazione dati si moltiplica ciascun soggetto femminile del campione per il valore teorico della presenza femminile rapportato al suo valore effettivo = 60/30= 2; viceversa se la presenza teorica dei maschi fosse del 40% e la loro incidenza sul campione fosse del 70%, nell elaborazione dei dati ogni soggetto maschile dovrebbe essere moltiplicato per il coefficiente di ponderazione 40/70= 0,57 10

11 LA PROCEDURA DI PONDERAZIONE SI BASA SU: A) CONOSCENZE RELATIVE ALLA POPOLAZIONE B) PROBABILITÁ DI INCLUSIONE DELLE UNITÁ NEL CAMPIONE C) CONOSCENZE SULLE NON RISPOSTE VIENE UTILIZZATA SOPRATTUTTO PER CONTENERE ERRORI GENERATI DA UN CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO N.B. POICHÉ LA PONDERAZIONE TENDE A CORREGGERE ARTIFICIALMENTE LE DISTORSIONI DEL CAMPIONE È NECESSARIO SEGNALARNE L ADOZIONE IN SEDE DI ILLUSTRAZIONE DEI RISULTATI DELLA RICERCA L ERRORE DI CAMPIONAMENTO SI PUO STIMARE COME SEGUE LA RILEVAZIONE TOTALE FORNISCE UN VALORE ESATTO, L INDAGINE CAMPIONARIA (solo nel caso del campionamento probabilistico) FORNISCE UN VALORE APPROSSIMATO, UNA STIMA, OPERATA A UN CERTO GRADO DI FIDUCIA, CON UN CERTO GRADO DI PRECISIONE/ERRORE V = v e V = parametro della popolazione (incognito) v = stima campionaria e = errore di campionamento e = pq s z oppure z n-1 n-1 ES: 1. abbiamo stimato nel campione che il 16% degli intervistati è portatore di pregiudizio = p ; l 84% è non portatore di pregiudizio = q 2. abbiamo operato la stima con un livello di fiducia/confidenza del 95%, 11

12 corrispondente a z = 1,96 2. abbiamo operato con un campione di 1000 casi e = 1, x 0, potremmo concludere che con una probabilità del 95% l incidenza dei portatori di pregiudizio nel campione studiato è del 16% e A) PIANI/DISEGNI/STRATEGIE DI CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO VI SI RICORRE QUANDO I PIANI DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO NON POSSONO ESSERE IMPOSTATI PER MANCANZA DELLA LISTA DI CAMPIONAMENTO (NELL AMBITO DI UNA STRATEGIA DI RICERCA QUANTITATIVA), O PERCHE LA SELEZIONE DEI CASI VIENE OPERATA NELL AMBITO DI UNA STRATEGIA DI RICERCA QUALITATIVA, O PERCHE, PUR NELL AMBITO DI UN DISEGNO DI TIPO QUANTITATIVO, IL PROBLEMA OGGETTO DI INDAGINE E GLI OBIETTIVI COGNITIVI RICHIEDONO PROCEDURE DI SELEZIONE DEI CASI A SCELTA RAGIONATA A) TIPI DI CAMPIONAMENTO TUTTI RICONDUCIBILI A STRATEGIE DI SELEZIONE DI CASI DI STUDIO BASATE SU SCELTA RAGIONATA) PER QUOTE: SI STABILISCE IN BASE A CRITERI DI OPPORTUNITA IL NUMERO DEI CASI CHE POSSONO ESSERE STUDIATI; SI STABILISCONO LE CARATTERISTICHE SPECIFICHE CHE I CASI DI STUDIO DEVONO POSSEDERE; SI DEFINISCONO IN BASE A TALI CARATTERISTICHE ALLE QUALI SI ASSEGNA RILEVANZA DESCRITTIVA - LE QUOTE DI CAMPIONAMENTO E LA RELATIVA CONSISTENZA; SI CERCANO CASI CHE CORRISPONDONO ALLE QUOTE DI CAMPIONAMENTO FINO A SATURAZIONE DI CIASCUNA QUOTA. 12

13 IL CAMPIONAMENTO PER QUOTE PUÒ ESSERE IMPOSTATO SU QUOTE PARITARIE O SU QUOTE PROPORZIONALI, TALI DA RISPETTARE LE STESSE PROPORZIONI NOTE PER L UNIVERSO DELLE VARIABILI CHE CORRISPONDONO ALLE CARATTERISTICHE STABILITE DAL RICERCATORE. ES: Si siano considerate come rilevanti descrittivamente rispetto ai consumi culturali età e istruzione, e sia rilevata la seguente distribuzione % sulla popolazione GIOVANI ANZIANI ISTRUITI 40% 20 % NON ISTRUITI 10% 30% Es. Per una numerosità campionaria stabilita in 400 unità, si può assegnare a ciascuna cella una quota paritaria di 100 casi, oppure di 400 casi da intervistare il 40% dovrà essere costituito da giovani istruiti, il 20% da anziani istruiti, il 10% da giovani non istruiti, il 30% da anziani non istruiti CAMPIONE A DISEGNO FATTORIALE (ANCHE DETTO TIPOLOGICO- FATTORIALE O DIMENSIONALE): DAL PUNTO DI VISTA DEL PROCEDIMENTO DI COSTRUZIONE E ANALOGO A QUELLO PER QUOTE: LA DIFFERENZA FONDAMENTALE STA NEL FATTO CHE LE CARATTERISTICHE SCELTE HANNO RILEVANZA ESPLICATIVA E DUNQUE IL DISEGNO DI CAMPIONAMENTO APPROSSIMA LA LOGICA SPERIMENTALE. QUANDO SIA POSSIBILE DISPORRE PER OGNI STRATO DEFINITO DALL INCROCIO DI PIÙ CARATTERISTICHE DI UNA LISTA DI CAMPIONAMENTO E PROCEDERE CASUALMENTE ALL ESTRAZIONE DEI CASI DA OGNI STRATO, IL CAMPIONE FATTORIALE RIENTRA NEL CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO. PUÒ ESSERE OPPORTUNAMENTE APPLICATO PER INDIVIDUARE I CASI DI STUDIO IN INDAGINI NELLE QUALI SI INTENDA RICORRERE A INTERVISTE QUALITATIVE Es: Si siano considerate esplicative del destino sociale di una popolazione di laureati la laurea conseguita e lo status familiare (ricavato dalle dichiarazioni rilasciate all atto di immatricolazione) 13

14 LAUREA UMANISTICA LAUREA SCIENZE SOFT LAUREA SCIENZE HARD STATUS ALTO STATUS MEDIO STATUS BASSO Si può determinare l incidenza di ogni strato sulla popolazione ed estrarre da ciascuno di esso, proporzionalmente e con procedura causale, una quota della numerosità campionaria precedentemente stabilita, oppure la stessa numerosità si può ripartire in quote paritarie per ogni strato; in mancanza di una lista di popolazione si può saturare ogni cella mediante campionamento a valanga. CAMPIONAMENTO A SCELTA RAGIONATA: SI USA RELATIVAMENTE A CAMPIONI DI NUMEROSITÀ ASSAI BASSA, I CUI CASI AREE, GRUPPI, INDIVIDUI, ECC. - VENGONO SELEZIONATI DAL RICERCATORE IN BASE A CRITERI DI VALUTAZIONE CHE DEVONO ESSERE CHIARAMENTE ESPLICITATI CAMPIONAMENTO BILANCIATO: VIENE COSTRUITO IN MODO TALE CHE NELLA SELEZIONE DEI CASI SI CERCHI DI RIPRODURRE UNA DISTRIBUZIONE DELLE VARIABILI RILEVANTI PROSSIMA ALLA MEDIA DELLA POPOLAZIONE B) ALTRI TIPI DI CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO CAMPIONAMENTO A VALANGA (SNOW BALL- A PALLA DI NEVE): SI PARTE DA UNO O PIÙ CASI NOTI DI UNA POPOLAZIONE OGGETTO DI STUDIO E DA QUESTI SI ACCRESCE IL NUMERO DEI CASI STUDIATI A PARTIRE DALLE SEGNALAZIONI VIA VIA FORNITE DAI SOGGETTI CONTATTI: PARTICOLARMENTE UTILI IN CASO DI POPOLAZIONI CLANDESTINE >> problema della saturazione CAMPIONAMENTO TELEFONICO: SI TRATTA DI UNA PROCEDURA A SÉ STANTE CARATTERIZZATA DA SELEZIONE/CHIAMATE GESTITA DAL COMPUTER (ANCHE ATTRAVERSO LA GENERAZIONE CASUALE DI NUMERI TELEFONICI >> RANDOM DIGIT DIALING CAMPIONAMENTO DI CONVENIENZA ( A CASACCIO ): DA NON CONSIDERARE!!! 14