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IMPORTANZA DEI PESI CAMPIONARI NEI SONDAGGI - Coggle Diagram
IMPORTANZA DEI PESI CAMPIONARI NEI SONDAGGI
tale importanza l'abbiamo vista nelle elezioni americane del 2016 in cui vinse Trump. contrareamente a quanto i sondaggi pronosticavo infatti ci sono stati due problemi
sottostimati i voti popolari (quelli delle persone piu povere)
i risultati del sondaggio non sono stati pesati con pesi campionari e molte fasce della popolazione sopratutto bassi livelli di istruzione erano fortemente sotto rappresentate. infatti nel 2016 vi era un fortissima correlazione tra istruzione e voto. persone istruite erano favorevoli a Clinton e inoltre con basso livello di istruzione erano meno inclini a rispondere ai sondaggi
in qualsiasi indagine campionaria si possono verificare 3 tipologia di errore
errore di copertura
si verifica quando il campione non è rappresentativo della popolazione in modo adeguato. la soluzione è data dai pesi di post stratificazione
errore per mancata risposta
si hanno questi errori quando le persone si rifiutano di rispondere all'intervista. la soluzione è data dai pesi di non risposta
errore campionario
si verifica se il campione non è conforme al disegno campionario e in tal caso la probabilità di inclusione puo essere sovrastimata o sottostimata. la soluzione è dato dai pesi da disegno
PROBABILITA DI INCLUSIONE
probabilità di essere inclusa nel campione che è differente dalla probabilita di estrazione
consideriamo il campionamento casuale semplice allora viene estratto un campione di numerosita N senza ripetizione dalla popolazione di riferimento. ciascuna unita del campione ha una probabilità di essere incluso di n/N mentre la probabilita di un campione di essere estratto è 1/C(N,n)
nel campionamento casuale semplice (CCS) ogni unità ha una probabilità di inclusione pigreco I = n/N. il peso da disegno è dato da N/n
nel CCS di n unità da popolazione di N unita la probabilità di estrazione è costante pari a 1/N e i pesi da disegno indicano quante unita della popolazione di riferimento vengono rappresentate da ciascun elemento del campione e saranno date da omega I = 1/pigreco I cioe N/n
il corrispondente stimatore della media della popolazione è detto stimatore di Horvitz-Thoson ed è pari alla somma di omega I e Yi
CAMPIONAMENTO STRATIFICATO
la popolazione viene suddivisa in sottogruppo mutualmente esclusivi detti strati. il rapporto tra le unità dello strato e la popolazione rappresenta il peso dello strato. fissata la numerosità campionaria n bisogna decidere come disporre le n unità all'interno dei singoli strati
una regola è quella in cui la dimensione del campione dello strato H è proporzionale alla numerosità dello stato (allocazione proporzionale) secondo la seguente formula: H = (n x Nh) / E
CAMPIONAMENTO A GRAPPOLO
questa tecnica sfrutta l'esistenza di raggruppamenti naturali della popolazione. nel campionamento a grappolo si seleziona un campione casuale della popolazione detti Cluster. in ciascun gruppo o Cluster si selezionano tutte le unità
la probabilità di inclusione del Cluster è m/M. il peso campionario sara omega J = M/m