Principali procedimenti di campionamento casuali 1

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1 campionamento casuali 1 semplice ogni membro sì della popolazione ha la stessa probabilità di essere estratto di

2 campionamento casuali 2 sistematico viene estratto un membro della popolazione ogni k (passo di campionamento) sì, ma evitare che la lista della popolazione non provochi distorsioni sistematiche di : n, n+k, n+2k, e così via

3 campionamento casuali 3 stratificato proporzio nale la popolazione viene divisa in strati omogenei alla variabile da stimare in modo che gli strati siano proporzionali alla popolazione (ad es. per classi di età e per genere). sì di all interno di ciascuno strato individuato

4 stratificato non proporzionale Principali procedimenti di campionamento casuali 4 la popolazione viene divisa in strati omogenei rispetto alla variabile da stimare ma il numero di casi per ogni strato viene scelto sulla base di esigenze di analisi e quindi non saranno proporzionali rispetto la popolazione sì, ma occorre ponderare per riprodurre la composizion e del secondo la proporzionali tà della popolazione di all interno di ciascuno strato

5 campionamento casuali 5 di estrazi one a stadi la popolazione si divide in unità primarie (primo stadio di ad es. le province italiane), se ne estraggono un certo numero a caso e all interno di queste si estraggono sempre a caso delle unità secondarie (ad es. i comuni). Si procede in questo modo fino ad arrivare all ultimo stadio dove si estraggono gli individui oggetto della ricerca sì, ma si deve tenere conto che nell del primo stadio (as es. le regioni) il numero di casi deve essere ponderato rispetto alle unità del secondo stadio (es. le province), e così per gli stadi successivi. all inter no di ciascun stadio di estrazio ne

6 campionamento casuali 6 a grappoli la popolazione si divide in un certo numero di grappoli, si estraggono n grappoli e si considerano tutti i membri dei grappoli estratti. Questo procedimento di solito si usa quando manca l elenco della popolazione per alcuni autori sì per altri no di nell estrarre i grappoli, poi si estraggono tutti i membri dei grappoli selezionati

7 campionamento non casuali 1 per quote la popolazione viene divisa in un certo numero di strati come nel campionamento stratificato. In questo caso le quote sono assegnate sulla base della conoscenza della popolazione almeno su alcune variabili (es. genere e classi di età) no, piano di campioname nto molto economico di non. La scelta dei casi è lasciata agli intervistatori con il compito di rispettare le quote.

8 campionamento non casuali 2 disegno fattoriale si stabiliscono degli strati che vengono riempiti con un numero di casi in relazione alle esigenze di analisi dei dati del ricercatore che, ad es., vuole controllare empiricamente delle ipotesi circa la relazione fra le variabili. In questo caso le quote di ciascun caso non soddisfano il criterio della proporzione con la popolazione ma le esigenze di analisi dei dati. di no, questo serve per il controllo di ipotesi sulle relazioni fra le variabili senza inferire alla popolazione le intensità delle relazioni stesse. Viene anche chiamato quasiesperimento dato che ricorda la logica del laboratorio. non. La scelta dei casi è lasciata agli intervistati che hanno l obbligo di rispettare le quote assegnate dal piano fattoriale (ovviamente se la scelta dei casi fosse causale si ricadrebbe nel procedimento stratificato non proporzionale).

9 campionamento non casuali 3 a valanga si parte da un piccolo numero di casi (ad es. clandestini) e poi da questi si reclutano altri soggetti. no, si usa per ricerca su popolazioni clandestine, o comunque non note di non

10 campionamento non casuali 4 telefonico di interviste e no, oltre il 30% dei non campionamento sono numeri telefonici fissi gestiti dal sistema non sono registrati; solo CATI che usa gli l intestatario dell utenza elenchi telefonici telefonica appare sugli (utenze telefoniche elenchi; chi vive da solo fisse) ha più probabilità di essere estratto; chi non ha un utenza telefonica non può essere estratto; il tasso di rifiuti è molto alto (oltre il 40%).