CAMPIONAMENTO - ALCUNI TERMINI CHIAVE



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Transcript:

CAMPIONAMENTO - ALCUNI TERMINI CHIAVE POPOLAZIONE = qualsiasi insieme di oggetti (unità di analisi) di ricerca N = ampiezza della popolazione PARAMETRI = caratteristiche della popolazione [media, proporzione (= distribuzione %), correlazione] CAMPIONE = insieme degli oggetti (unità campionarie = casi) selezionati tra gli N oggetti della popolazione allo scopo di rappresentarla n = ampiezza del campione popolazione = oggetto da conoscere campione = strumento di conoscenza CAMPIONAMENTO = procedura per scegliere le n unità campionarie fra le N unità della popolazione STIMA = valore approssimativo di un dato parametro della popolazione fornito dal campione CAMPIONAMENTO 1

CAMPIONAMENTO - ALCUNI TERMINI CHIAVE Poiché il campione permette di stimare i parametri della popolazione si tratta di stabilire quanto il dato stimato si avvicina al dato della popolazione A tale scopo vengono presi in considerazione 2 aspetti: LIVELLO DI FIDUCIA della stima = la probabilità di ottenere la stessa stima selezionando 100 campioni con le stesse caratteristiche livello di fiducia al 95% = se ripeto 100 volte le operazioni di campionamento otterrò 95 campioni uguali e dunque 95 stime uguali INTERVALLO DI CONFIDENZA della stima = ampiezza dell errore della stima = errore di campionamento CAMPIONAMENTO 2

MISURA DELL ERRORE DI CAMPIONAMENTO - 1 Poiché il campione permette di stimare i parametri della popolazione si tratta di stabilire quanto il dato stimato si avvicina al dato della popolazione, ovvero si tratta di misurare la bontà della stima = misurare l errore di campionamento ad essa associato V parametro della popolazione (sconosciuto) = v +/- stima del campione e errore di campionamento CAMPIONAMENTO 3

MISURA DELL ERRORE DI CAMPIONAMENTO - 2 Nel caso più comune (= stima di una proporzione o valore percentuale nella popolazione mediante campionamento casuale semplice) la formula per la determinazione dell errore campionario è la seguente: dove e = z pq n-1 1 - f z = p = q = n = f = coefficiente dipendente dal livello di fiducia della stima prescelto ( se 95% = 1,96) proporzione nel campione della categoria in esame 1 - p ampiezza del campione frazione di campionamento = n/n CAMPIONAMENTO 4

MISURA DELL ERRORE DI CAMPIONAMENTO - 3 Data la e = z pq n-1 1 - f si osservi che l errore di campionamento aumenterà in relazione a: quanto più elevato è il livello di fiducia z della stima voluto dal ricercatore (infatti, se 95% z = 1,96; se 99% z = 2,58); quanto minore è l ampiezza del campione n. Si osservi inoltre che poiché f (frazione di campionamento) = n/n, con N molto grandi f si avvicina a 0 e quindi 1 f tende a 1 il fattore di correzione per popolazioni finite tende a 1 e quindi la dimensione della popolazione è generalmente un aspetto trascurabile CAMPIONAMENTO 5

DETERMINAZIONE DI n CAMPIONARIO Data la e = z pq n-1 1 - f e fissando a priori: il livello di fiducia z della stima, quindi determinando il valore di z ; l intervallo di confidenza della stima, vale a dire e Osservando inoltre che il valore di pq sarà al massimo 0,25, cioè quando p = 0,50 è possibile calcolare l ampiezza del campione (casuale semplice) come nella seguente tabella: CAMPIONAMENTO 6

DETERMINAZIONE DI n CAMPIONARIO Casuale semplice - Livello di fiducia della stima = 95% INTERVALLO DI CONFIDENZA 5% 2% 1% N n N n N n 100 80 100 96 100 99 300 170 300 270 300 296 500 220 500 415 500 475 1000 285 1000 715 1000 910 5000 370 5000 1660 5000 3330 >8000 400 10000 2000 10000 5000 >50000 2500 20000 6350 >200000 10000 CAMPIONAMENTO 7

Dato : ESEMPIO di CALCOLO dell INTERVALLO DI CONFIDENZA un campione casuale semplice di 420 soggetti, estratto dalla popolazione residente in un comune con 50.000 abitanti, un livello di fiducia della stima pari al 95% si rileva che la stima campionaria della percentuale dei cattolici praticanti è pari a 25,7%. L intervallo di confidenza della stima (= e ) calcolato usando la e = z pq n-1 1 - f senza tener conto di e = 1,96 1 - f dal momento che f tende a 0 0,257 x 0,743 = 0,042 = 4,2% 419 CAMPIONAMENTO 8

TIPI DI CAMPIONAMENTO PROBABILISTICO CAMPIONAMENTO CASUALE SEMPLICE CAMPIONAMENTO SISTEMATICO necessaria lista completa delle unità della popolazione CAMPIONAMENTO STRATIFICATO proporzionale oppure non proporzionale CAMPIONAMENTO A STADI popolazione suddivisa in unità primarie e secondarie CAMPIONAMENTO A GRAPPOLI popolazione suddivisa naturalmente in gruppi di unità spazialmente contigui CAMPIONAMENTO 9

TIPI DI CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO CAMPIONAMENTO A VALANGA (snow ball) CAMPIONAMENTO A SCELTA RAGIONATA CAMPIONAMENTO PER QUOTE come stratificato, ma unità selezionate in modo non casuale CAMPIONAMENTO 10

PONDERAZIONE Se la distribuzione % di una variabile nella popolazione è nota ed è ritenuta rilevante rispetto all oggetto della ricerca è opportuno allora procedere alla ponderazione POPOLAZIONE CAMPIONE obbligo > obbligo totale obbligo > obbligo totale M 33 15 48 M 30 25 55 F 27 25 52 F 20 25 45 totale 60 40 100 totale 50 50 100 Coefficiente di ponderazione ( peso ) per M con obbligo = 33/30 = 1,1 CAMPIONAMENTO 11

GLI ERRORI DI SELEZIONE ERRORE DI CAMPIONAMENTO ERRORE DI COPERTURA lista della popolazione incompleta o inesistente ERRORE DI NON RISPOSTA (o caduta ) problema delle sostituzioni CAMPIONAMENTO 12