Il Questionario

Le fasi per sviluppare un buon questionario:

1) Definizione dello schema concettuale

Si tratta di costruire un primo scheletro

È un processo di aggiustamento progressivo che

parte da una descrizione sintetica degli obiettivi dell’indagine e porta a definire i contenuti (almeno accennati e non in ordine logico) delle domande.

La documentazione prodotta rappresenta uno stimolo visivo per il ricercatore e serve a conservare memoria del percorso compiuto.

Le fasi per sviluppare un buon questionario (segue):

2) Redazione del questionario

Si da corpo allo scheletro

Si formulano le domande.

E’ la fase in cui è maggiore il contributo del ricercatore.

Si pongono problemi di scelta sul tipo di domanda (aperte, chiuse ecc.), il tipo di linguaggio, la sequenza, l’impostazione grafica, il trattamento delle domande delicate ecc.

Dallo schema concettuale all’albero delle aree nel questionario:

Obiettivo di ricerca 1

Area 1 Area 2 Area 3

Area 1.1 Area 1.1 Area 3.1 Area 3.2

Esempio

Concept testing “Biscotti Alfa”

Gradimento Product

Comparison

Coerenza col brand

Purchase intent

Likes and dislikes

Vantaggi Svantaggi

Coerenza col target

Che problemi bisogna risolvere quando si fa un questionario:

1) Pianificare cosa rilevare (a cosa devo trovare risposta?) 1a) Informazioni necessarie (coerenza con gli obiettivi di ricerca e tipo di

popolazione obiettivo)

2) Formulare le domande per ottenere le risposte (qual è il modo giusto di chiedere?) 2a) Superare l’incapacità a rispondere

2b) Superare la mancanza di volontà a rispondere

3) Stabilire le domande e il layout del questionario (che forma devono avere le domande?) 3a) Scegliere la struttura delle domande

3b) Scegliere i vocaboli (il wording) delle domande

3c) Scegliere il numero e l’ordine delle domande

3d) Progettare la forma/il layout

4) Utilizzando un campione, testare il questionario per omissioni e ambiguità (il questionario funziona?) 4a) Correggere i problemi testando ancora (se necessario) e condurre il sondaggio

Che problemi bisogna risolvere quando si fa un questionario:

1) Pianificare cosa rilevare (a cosa devo trovare risposta?) 1a) Informazioni necessarie (coerenza con gli obiettivi di ricerca e tipo di

popolazione obiettivo)

2) Formulare le domande per ottenere le risposte (qual è il modo giusto di chiedere?) 2a) Superare l’incapacità a rispondere

2b) Superare la mancanza di volontà a rispondere

3) Stabilire le domande e il layout del questionario (che forma devono avere le domande?) 3a) Scegliere la struttura delle domande

3b) Scegliere i vocaboli (il wording) delle domande

3c) Scegliere il numero e l’ordine delle domande

3d) Progettare la forma/il layout

4) Utilizzando un campione, testare il questionario per omissioni e ambiguità (il questionario funziona?) 4a) Correggere i problemi testando ancora (se necessario) e condurre il sondaggio

Gli errori che si compiono nei sondaggi sono:

A) Casuali (probabilistici)

dovuti al campione prescelto, e

B) Sistematici (tipici del processo di ricerca), dovuti a:

il ricercatore

1) errori di progetto

2) errori di somministrazione

il soggetto interpellato

3) errori di risposta

4) errori di non risposta

Errori sistematici tipici:

1) Di progetto, dovuti a:

la definizione della popolazione

la rappresentatività del campione

2) Di somministrazione, dovuti a:

l’intervistatore

il suo atteggiamento

la sua preparazione nelle interviste e nella comprensione e registrazione delle risposte

per possibile colpa o dolo

Errori sistematici tipici (segue):

3) Di risposta: inaccuratezza

distorsioni per ricerca di prestigio o desiderabilità sociale

incapacità a rispondere ignoranza,

dimenticanza

indisponibilità a rispondere

invasione della privacy

fatica o mancanza di tempo

4) Di non-risposta: tipo di domanda o luogo in cui è

posta

mancanza d’interesse

paura

ostilità verso lo sponsor (committente)

Problema: quelli che rifiutano di rispondere sono spesso sistematicamente differenti da quelli che rispondono

Scegliere la struttura delle domande

Decidere il grado di libertà da dare all’intervistato nel rispondere alle domande:

A) Non strutturate

Domande a risposte aperte (espresse in parole)

senza classificazione

con classificazione precodificata (usata dall’intervistatore per registrare le risposte)

B) Strutturate

Domande a risposte chiuse (specifico set di alternative di risposta)

scelta multipla

dicotomiche

scale

Le domande a risposte aperte sono preferibili nelle seguenti circostanze:

Introduzione a un sondaggio o a un argomento o nei test pilota (migliora il questionario)

Quando è importante misurare la salienza/rilevanza di un argomento per un intervistato (accento sugli aggettivi)

Quando ci sono molte risposte da elencare o le risposte non possono essere previste

Quando la trascrizione letterale delle risposte è desiderabile per dare un’idea dell’opinione della gente o per citare degli esempi

Quando il fenomeno da misurare è complesso

Svantaggi delle domande a risposte aperte:

Tempi lunghi e costi alti Rischio di errore nella registrazione Sforzo di elaborazione del rispondente Qualità delle risposte funzione del livello

culturale Se mancano opinioni ben definite si

risponde per luoghi comuni Difficoltà nella decodifica Se il questionario è autocompilato, le

risposte sono poche

Le domande a risposte chiuse si presentano sotto due formati:

Scelta da una lista di risposte

che può contemplare o meno l’opzione “non so”

Scelta singola su una scala di valutazione

per esempio (Likert, differenziale semantico, ecc.)

Vantaggi delle domande a risposte chiuse:

Facilità di risposta

minore sforzo per l’intervistatore

Più facile tabulazione ed analisi

minore potenziale d’errore nel modo in cui la domanda è posta e la risposta registrata

Le risposte sono direttamente comparabili da intervistato a intervistato

Svantaggi delle domande a risposte chiuse:

Se la lista di opzioni è lunga si crea un effetto di concentrazione sulle prime o sulle ultime modalità

Possono indurre scelte non ragionate, specialmente se è bassa la conoscenza del problema

L’indagine è su larga scala

Non è necessaria una grande accuratezza

Il fenomeno indagato è sufficientemente conosciuto

Le domande a risposte chiuse sono preferibili nelle seguenti circostanze:

Il numero delle opzioni di risposta

E’ generalmente tra i 4 e i 7 item

Le risposte multiple (multiple choice) devono essere mutuamente esclusive

Il problema delle opzioni “altro” e “non so”

Sì all’opzione “Altro” e “Non so” quando: Non si è sicuri che le altre opzioni coprano tutte le

manifestazioni del fenomeno osservato o il problema non è conosciuto

Trascurare questa modalità può: Gonfiare artificialmente le frequenze delle altre opzioni

Gonfiare il numero di mancate risposte

Le opzioni Altro e Non So sono un campanello d’allarme sulla validità delle domande in sede di test

Le opzioni Altro e Non So raccolgono i “casi rari”, evitando il disagio di rispondenti che non si riconoscono nelle opzioni predefinite

Scegliere i vocaboli (il wording) delle domande

Usare parole comuni e non ambigue utilizzare un vocabolario familiare, semplice, diretto (non vago ed equivoco)

applicabile a tutti gli intervistati escludere parole troppo ricche di significato

Allargare il vocabolario dei rispondenti

Evitare: domande plurime (double-barreled) complesse (p.e., lunghe) assunzioni implicite locuzioni gergali o poco conosciute vocaboli con significato dispregiativo o elogiativo formule espresse in forma negativa domande che richiedono sforzi di memoria (contestualizzare)

Mischiare le domande positive/negative attraverso il “reverse scaling” (cambiando, cioè, la direzionalità della scala)

La successione delle domande

Adottare una successione logica dei temi

Gruppi di domande sullo stesso argomento in successione

Evitare di tornare su argomenti trattati

Ogni argomento segue logicamente il

precedente (i salti affaticano i rispondenti e portano a risposte non ponderate)

La successione delle domande (segue)

Considerare la difficoltà dell’argomento

Un argomento difficile richiede: uno sforzo di memoria l’affrontare un tema personale o delicato

Se la domanda richiede sforzi di memoria non va all’inizio (minaccia per la prosecuzione) e non va alla fine (stanchezza)

Se la domanda è delicata i problemi sono psicologici e si pone “verso la fine”

La successione delle domande (segue)

Approccio a imbuto (funnel approach)

Prima una domanda ampia e poi sempre più nel particolare

Di solito, prima domande aperte e poi chiuse

Si aiuta il rispondente a esprimere in libertà quello che pensa per poi dare risposte sempre più precise

Il principio è che una domanda non deve influenzare la risposta alle successive

La successione delle domande (segue)

Approccio a imbuto capovolto (reverse funnel approach)

Prima una domanda circoscritta e poi domande più ampie

Costringe il rispondente a dare una risposta ponderata alla fine, dopo avere valutato altri aspetti di un problema

Serve per valutare situazioni oggettive

Progettare la forma/il layout

Il formato

p.e., l’uso del colore

Lo spazio

il layout fisico (l’organizzazione dello spazio) dovrebbe essere accattivante e interessante

La divisione

Può essere utile dividere il questionario in parti differenti a seconda dei temi trattati

Nella progettazione del layout:

Dare rilevanza all’introduzione

Elaborare un breve commento di chiusura: cortese, formale e professionale

Lunghezza del questionario

E’ sperimentato in diversi paesi che un questionario che dura più di 45 minuti da luogo ad errori sistematici (non campionari) elevati

Il numero di domande dipende

dalla difficoltà dell’argomento trattato dalla difficoltà delle domande dal numero di domande aperte previste dalla tecnica di somministrazione dell’intervista

La regola comune è che, comunque, deve essere tenuta viva l’attenzione dell’intervistato

Utilizzando un campione, testare il questionario per omissioni e ambiguità

Test pilota (pre-testing)

occorre testare il questionario su un piccolo campione di intervistati

Gli obiettivi sono di:

avere informazioni per migliorare il questionario

identificare ed eliminare i potenziali problemi

TUTTI I QUESTIONARI ANDREBBERO PRIMA TESTATI

Nel pre-test del questionario si verifica

Chiarezza e accoglienza del questionario presso gli intervistati

Carenze di risposta

Mancanza di informazione o eccessivo sforzo di memoria

Necessità di spiegazione delle domande

Riluttanza o imbarazzo a rispondere

Percezione di risposte a caso o tirando a indovinare

Si verifica (segue)

Facilità nella gestione del questionario da parte dell’intervistatore

Durata dell’intervista (troppo lunga, sezioni pesanti)

Fluidità nella somministrazione

Facilità nella gestione del materiale di supporto

Una regola fondamentale

Il questionario deve essere calibrato con la tecnica di rilevazione adottata

Autocompilazione (inclusa via Internet): il questionario è

l’unico strumento di comunicazione (sinteticità)

Intervista personale: il questionario è una “guida” per l’intervista: parole giuste all’intervistato e modo per porre le domande all’intervistatore (chiarezza, indicazioni sul comportamento dell’intervistatore)

Intervista telefonica: il questionario è una “scheda” che deve rendere efficace la comunicazione a distanza (tempestività)

Le scale di risposta

La maggior parte dei sondaggi nelle ricerche di marketing...

È progettata per misurare gli atteggiamenti (attitudes) degli individui

una delle nozioni più pervasive del marketing

Poiché i managers vogliono comprendere il comportamento e sulla base di quello prendere decisioni

Gli atteggiamenti sono:

Disposizioni mentali tendenti a perdurare (p.e. sentimenti di gradimento e/o non-gradimento) che:

influenzano il modo di percepire l’ambiente

inducono a rispondere in una stessa maniera ad esso

Le ragioni per cui si misurano gli atteggiamenti sono:

Gli atteggiamenti contribuiscono a determinare i comportamenti

cambiamenti degli atteggiamenti portano facilmente a cambiamenti nei comportamenti

E’ più facile fare domande sugli atteggiamenti che non osservare e interpretare il comportamento

ampia capacità di diagnosi e spiegazione

L’atteggiamento è costituito da 3 componenti:

1) Componente cognitiva

conoscenza

2) Componente affettiva

gradimento

3) Componente comportamentale

intenzione

Tre gerarchie nella formazione di atteggiamenti:

L’informazione raccolta attraverso i sondaggi ha anche per oggetto:

1) Consapevolezza/Conoscenza

2) Intenzioni

3) Motivazioni

4) Comportamento

5) Caratteristiche psicologiche (personalità, stili di vita)

6) Variabili demografiche e socio-economiche

A) 4 Tipi di scale di misurazione:

I tipi di misurazione dipendono dai tipi di dati

Esistono 4 tipi di scale (in cui il contenuto di informazione è crescente):

A) Scale Non-metriche

1) Scale nominali

2) Scale ordinali

B) Scale metriche

3) Scale per intervallo

4) Scale per rapporto (proporzionale)

I diversi tipi di scale si fondano sulle proprietà del sistema dei numeri reali:

Ordine

i numeri più grandi sono assegnati per rappresentare maggiori ammontari della caratteristica da misurare

Distanza

differenze uguali nei numeri assegnati agli oggetti rappresentano differenze uguali nell’ammontare della caratteristica d’interesse

Origine naturale

lo zero dev’essere assegnato agli oggetti che hanno un “ammontare nullo” della caratteristica da misurare

1) Scale di misura nominali

I numeri (come etichette) servono per identificare/ classificare in maniera mutuamente esclusiva categorie specifiche

p.e.: sesso dei soggetti, codice fiscale di un contribuente

Non implicano nessuna delle 3 proprietà precedenti (ordine, distanza, origine)

operazioni aritmetiche possibili: frequenza di ciascuna categoria, moda, percentuale

2) Scale di misura ordinali (o per ranghi)

I numeri assegnati servono solo per indicare quali oggetti possiedono più (o meno) della caratteristica d’interesse

p.e.: classifiche delle preferenze, posizione di una squadra nel campionato ecc.

Hanno solo la proprietà dell’ordine: forniscono la posizione relativa, ma non la magnitudine (cioè l’entità della differenza tra oggetti)

operazioni aritmetiche possibili: mediana, moda, percentile

3) Scale di misura per intervallo

I numeri servono ad indicare quanto più (o meno) d’una caratteristica è posseduto da un oggetto che viene misurato

p.e.: temperatura, atteggiamenti, numeri indice

Hanno le proprietà dell’ordine e della distanza: si fissa arbitrariamente uno zero e v’è equidistanza tra punti adiacenti (le differenze tra oggetti sono comparabili)

può essere impiegato l’intero novero delle operazioni statistiche (moda, mediana, media, varianza)

4) Scale di misura per rapporto (o proporzionali)

Sono usate per identificare/classificare gli oggetti, classificarli in ordine, e comparare intervalli o differenze

p.e.: altezza, peso, età, vendite, quote di mercato, ecc.

Hanno tutte e tre le proprietà: ordine, distanza, origine naturale (con uno zero fisso, non convenziale, che indica l’assenza del fenomeno), che permettono la valutazione di rapporti (ratios)

è possibile dire quante volte più grande o più piccolo è un oggetto è rispetto a un altro

B) Due famiglie di tecniche di scaling:

A) Scale comparative

comparazione diretta rispetto a uno stimolo per esempio, due

marche sono valutate secondo la dimensione della qualità

B) Scale non-comparative (o monadiche)

ciascun stimolo è oggetto di scaling indipendentemente da un altro stimolo analogo per esempio, una

marca è valutata su una scala indipendentemente dalle altre marche

1) Scale Comparative

a) Scala di confronto a coppie (paired comparison scale)

b) Scala ordinate per ranghi (rank order scale)

c) Scala a somma costante (constant-sum scale)

d) Scala Q-sort (Q-sorting)

a) Scale di confronto a coppie

Il soggetto deve scegliere tra due attributi da un insieme secondo qualche criterio

I paragoni possibili nella valutazione di n attributi sono pari a [n(n-1)/2]

Si usano, pertanto, con un numero limitato di valutazioni

Tali scale sono usate frequentemente nel marketing

sebbene il modo di presentare i confronti può influenzare le risposte

Scala di confronto a coppie (segue)

Domanda: “Indichi quali tra queste marche di yogurt a confronto è più dolce dell’altra”.

(I valori rappresentano la

percentuale di intervistati)

Codifica

Marche A B C D

A - 0,8 0,6 0,1

B 0,2 - 0,4 0,1

C 0,4 0,6 - 0,2

D 0,9 0,9 0,8 -

Marche A B C D

A - 1 1 0

B 0 - 0 0

C 0 1 - 0

D 1 1 1 -

Totale 1 3 2 0

b) Scale ordinate per ranghi

Ai soggetti vengono mostrati diversi oggetti/attributi simultaneamente e viene chiesto di confrontarli e ordinarli secondo qualche criterio

Sono difficoltose da implementare con un ampio numero di oggetti/attributi

Si usano comunemente per misurare le preferenze per le marche come pure l’importanza degli attributi

c) Scale a somma costante (o a somma definita)

Ai soggetti viene richiesto di allocare una somma costante di unità (costituita da punti, lire, gettoni, ecc.) in relazione agli elementi di un insieme oggetto di valutazione, rispettando un qualche criterio che ne rifletta la preferenza relativa P.e.: Divida 100 punti tra i seguenti attributi di un personal

computer:

Velocità 30

Capienza del disco fisso 20

Dimensione della RAM 10

Prezzo 40

È possibile anche assegnare zero a un elemento che non è considerato importante

d) Scala Q-sort

Questo metodo utilizza una procedura per ranghi chiedendo ai soggetti di accomunare oggetti simili secondo qualche criterio

Si tratta materialmente di mettere in pile delle cartelle contenenti delle affermazioni, slogan, attributi comparativi e riferirle a gruppi/categorie distribuite secondo la curva normale

Dieci o più categorie sono solitamente scelte per accrescere l’accuratezza dei risultati

B) Scale Non-Comparative

1) Classificazione continua (continuous scaling)

2) Classificazione categorizzata (itemized scaling)

a) Scala di Likert

b) Scala del differenziale semantico

c) Scala di Stapel

d) Scala di Guttman

e) Altre scale Scala categoriale

Scala grafica

1) Classificazione continua

Gli intervistati valutano l’oggetto di stimolo piazzando un segno nella posizione appropriata su di una linea che va da un estremo all’altro della variabile criterio

I valori possono essere interpretati come dati misurati su scale a intervallo o per rapporto

Facile da costruire ma i risultati non sono affidabili

P.e.: Come valuti Auchan come catena di supermercati?

Versione 1

La migliore ---------------X------------------------- La peggiore

Versione 2

La migliore -----------X----------------------------- La peggiore

10 8 6 4 2 0

2) Classificazione categorizzata

Si giudica un oggetto, un concetto, una persona su un numero limitato di categorie

ai soggetti vengono sottoposte scale aventi numeri e/o brevi descrizioni associati a ciascuna categoria

i soggetti devono scegliere una delle specifiche categorie che meglio descrivono l’oggetto che viene valutato

P.e.: Lei è soddisfatto degli hamburger di McDonalds?

Molto Abbastanza Poco Per niente

È la tipologia più usata nel marketing e nella misurazione degli atteggiamenti

a) Scala di Likert

I soggetti devono indicare il grado di accordo o disaccordo con ciascuna d’una serie di affermazioni correlate all’oggetto di misurazione (a cui si riferisce, ad esempio, un atteggiamento) I punteggi di ciascuna risposta vengono sommati per fornire il

punteggio totale per ciascun intervistato

Si tratta di una scala uni-dimensionale basata su 5 o 7 gradi (da Fortemente d’accordo a Fortemente in disaccordo, con il valore centrale neutro)

Facile da rispondere e completare Adatto per sondaggi postali e interviste telefoniche o personali

E’ tipicamente utilizzata per misurare costrutti intangibili (ad esempio la soddisfazione nei servizi): ciascuna domanda/affermazione misura un aspetto di un costrutto comune

b) Scala del differenziale semantico

Tipicamente richiede ai soggetti di valutare un oggetto su una scala a 5 o 7 gradi (il punto centrale neutro) legata a ciascun estremo a due aggettivi bipolari (come buono/cattivo, forte/debole, piccante/insipido, ecc.)

P.e.: Valuti lo shampoo Caresse sulle seguenti dimensioni:

Delicato Aggressivo

5 4 3 2 1

Profumato Inodore

5 4 3 2 1

Conveniente Costoso

5 4 3 2 1

E’ utilizzata negli studi sull’immagine della marca, le strategie promozionali, e lo sviluppo di nuovi prodotti

Applicazioni di marketing del differenziale semantico:

Aggettivi rilevanti per definire gli attributi del prodotto/servizio

Evitare l’effetto “alone” (halo effect) piazzando i poli negativi ora da un lato ora dall’altro

La scala del differenziale semantico (come pura quella di Likert) è trattata come una scala ad intervallo per cui si possono effettuare calcoli statistici (media, varianza, ecc.) e si

possono sommare tra loro le valutazioni

Graficamente è possibile condurre l’analisi dei profili si traccia una linea unendo i risultati medi tra le coppie di aggettivi

bipolari messe in colonna

è ovviamente difficile trarre benefici da questo paragone visivo quando ci sono molte marche e molti attributi

non tutti gli attributi sono fra loro indipendenti

c) Scala di Stapel

È una modificazione della scala del differenziale semantico

facile da costruire e da somministrare

senza necessità di assicurare la bipolarità

Si tratta di una scala uni-polare con valori che vanno da +5 a -5

non ha un punto neutrale

E’ progettata per misurare simultaneamente la dimensione e l’intensità degli atteggiamenti

un punteggio molto positivo riflette una buona corrispondenza tra aggettivo e oggetto

Non è ampiamente utilizzata nel marketing

d) Scala di Guttman

vengono poste (in genere 4) domande su ciascuno aspetto dell’argomento, generate dall’intuito del ricercatore

dopo ogni risposta si chiede ai soggetti quanto sono convinti di quanto dichiarato, assegnando un punteggio da 4 a 0

le risposte possono variare da “fortemente d’accordo” a “fortemente contrario”; si possono unire i due punti precedenti usando, ad esempio, una scala con diversi caratteri tipografici

SI’ SI’ sì no NO No

si calcola il punteggio dell’intervistato: se le affermazioni sono 8, il punteggio può variare tra 32 e 0

si riportano i punteggi individuali su uno scalogramma: si costruiscono, cioè, delle “curve di intensità”, che rappresentano la distribuzione degli atteggiamenti all’interno di un dato collettivo

una curva a parabola (ad U rovesciata) indica una forte diffusione degli atteggiamenti neutrali, una a V indica la presenza di due gruppi in forte opposizione

e) Altre scale

Scala categoriale consiste di varie categorie di risposta (spesso indicando una posizione rispetto a un continuum)

P.e.: Quanto spesso è in disaccordo con la sua partner riguardo all’entità delle spese famigliari?

O Mai O Raramente O Qualche volta O Spesso O Molto spesso

Scala numerica è una scala simile a quella del differenziale semantico, eccetto per il fatto che utilizza numeri come

opzioni di risposta, invece che descrizioni verbali, per identificare la posizione prescelta

P.e.: Ora che possiede da 1 anno la sua Ford Escort può dirci quanto si ritiene soddisfatto di quest’auto?

Estremamente Estremamente

soddisfatto insoddisfatto

7 6 5 4 3 2 1

Scala grafica

in cui i vari gradi della scala sono rappresentati attraverso figure (per esempio, stellette, faccine più o meno felici, ecc.); è un tipo di scala rivolta ai bambini e richiede un formato comprensibile che permetta risposte accurate

La progettazione di una scala deve considerare:

Il numero degli items solitamente da 5 a 9

Numeri pari o dispari delle categorie con i dispari, la categoria centrale è neutra

Il bilanciamento della scala bilanciata (uguale numero di categorie) o sbilanciata

(diverso numero di categorie)

La forzatura delle opzioni della scala nella scala forzata non c’è l’opzione “non so”

Il campionamento

Censimento vs Campionamento

Dimensione della popolazione piccola

Informazione necessaria per ogni individuo della popolazione

Costo di una decisione errata alto

Errori di campionamento notevoli

Gestione dei campioni più semplice del censimento pur mantenendo la qualità dei dati

Popolazione in questione omogenea

Le fasi del processo di campionamento:

1) Definizione della popolazione 2) Determinazione del piano di

campionamento 3) Selezione della tecnica di

campionamento (probabilistica o non-probabilistica)

4) Determinazione della dimensione del campione

5) Esecuzione

1) Definizione della popolazione obiettivo

Occorre rispondere alle seguenti domande: Consiste di individui, famiglie, imprese, transazioni,

ecc.?

Quali unità devono essere escluse?

Occorre definire: i limiti geografici

il periodo di tempo

le caratteristiche demografiche

il comportamento

l’uso dei prodotti

ecc.

2) Determinazione del piano di campionamento

Creare delle liste

Limitare l’errore da piano di campionamento

(sampling frame error, parte dell’errore di progetto)

Criteri di estrazione casuale:

Quando il collettivo è:

numeroso

noto

con ogni unità corrispondente a un numero d’ordine

con un campione non troppo ridotto

Per creare le liste, conviene usare numeri casuali:

sequenze di numeri ottenuti con una selezione casuale

mediante estrazione con elaboratore elettronico

Due condizioni per avere estrazioni casuali sono che:

1) Il collettivo possa essere suddiviso in unità elementari:

distinte e

identificabili

2) Sia disponibile una lista completa di tutte le unità del collettivo

Si ricorre ai “campioni non casuali” quando queste due condizioni non sono soddisfatte

cioè si utilizzano:

Campioni di convenienza, ragionati, per quote

L’errore da piano di campionamento:

Deriva dalla mancanza di una perfetta corrispondenza tra:

piano di campionamento e

popolazione obiettivo

Per cui la popolazione:

non è perfettamente conosciuta o

non sono disponibili elenchi completi o aggiornati

Esempio: la scelta della guida telefonica (a causa dei numeri non elencati)

Tale errore crea inferenze inappropriate dalla popolazione

Infatti, quando un campione è rappresentativo:

contiene le stesse caratteristiche della popolazione

la generalizzabilità è alta

i parametri della popolazione possono essere inferiti dal campione

Esistono due tipi di tecniche di campionamento:

Campionamento probabilistico:

che si basa su una procedura casuale per selezionare gli elementi della popolazione da includere nel campione

Campionamento non-probabilistico:

non basato sulla selezione casuale degli elementi della popolazione da includere nel campione

Differenze:

Nel campionamento probabilistico:

ciascun elemento della popolazione ha una probabilità diversa da zero di essere incluso nel campione

le probabilità non devono essere uguali, ma solo prevedibili

Nel campionamento non-probabilistico:

non si possono stimare le probabilità d’inclusione nel campione

non si può assicurare che il campione sia rappresentativo

i risultati non sono generalizzabili alla popolazione

si fa affidamento al giudizio soggettivo del ricercatore

Tecniche di campionamento probabilistico:

1) Campionamento casuale semplice

(simple random sampling)

2) Campionamento sistematico

(systematic sampling)

3) Campionamento stratificato

(stratified sampling)

4) Campionamento per gruppi

(cluster sampling)

1) Campionamento casuale semplice:

Ogni unità elementare e ogni possibile campione è conosciuto ed ha un’eguale probabilità di essere selezionato

Non è molto usato nella pratica per le difficoltà di applicazione

Operativamente, col campionamento casuale:

Si hanno due problemi:

l’accesso all’anagrafe è interdetto in Italia per cui si ricorre alle liste elettorali

che riguardano maggiorenni

non i nuclei familiari

occorre riponderare il campione a posteriori

in base al numero degli elettori in famiglia

Pertanto, si utilizzano due procedure di selezione del campione:

a) il metodo di Kish

b) il metodo del più recente compleanno

2) Il Campionamento sistematico:

Comporta l’allargamento sistematico del campione mediante una lista di membri della popolazione

E’ comunemente usato nelle indagini telefoniche

Operativamente, il campionamento sistematico:

Consiste nello scegliere casualmente una unità dal collettivo di riferimento

e quindi determinare tutte le altre unità tramite una selezione a modulo fisso predeterminata

In generale, scelto casualmente il termine iniziale r

nell’intervallo (1, N)

si applica la procedura r + ik

con: i = 0, 1, …, n-1

3) Campionamento stratificato:

Si suddivide la popolazione in strati (sotto-popolazioni o segmenti) completamente esaustivi che sono omogenei in riferimento alla variabile d’interesse

Il campione viene scelto in modo tale da contenere unità da ciascuno strato della popolazione

La stratificazione (effettuata con informazioni addizionali) consente di:

Formare tanti sub-campioni indipendenti

il complesso dei quali formerà il campione

Aumentare la precisione delle stime campionarie

a parità di n

Studiare con precisione variabile i singoli strati indipendenti

aumentando le dimensioni di quelli ritenuti particolarmente meritevoli di attenzione

Esistono due tipi di campionamento stratificato:

1) Proporzionato:

il numero di oggetti/unità campionarie scelte da ciascun gruppo è proporzionale alla dimensione della popolazione

può essere classificato come campione stratificato direttamente o indirettamente proporzionale

2) Non-proporzionato:

la dimensione del campione in ciascun gruppo non è proporzionale alle rispettive dimensioni del gruppo

è utilizzato quando si paragonano gruppi multipli e le rispettive dimensioni sono piccole

4) Il Campionamento per gruppo (o a grappolo):

Comporta la suddivisione della popolazione in sottogruppi

Quindi viene selezionato per lo studio un campione casuale dei sottogruppi (clusters) e tutti i membri dei sottogruppi vengono considerati

Il campionamento per gruppi può essere a uno, due, o più stadi:

Ciascuno considera l’introduzione di unità ausiliarie

che non formano oggetto di rilevazione

ma che contengono le unità oggetto di studio

Ciascuno stadio costituisce un collettivo omogeneo

oppure può essere a sua volta stratificato

Sebbene statisticamente meno efficiente dei precedenti, il campionamento per gruppi è utile quando:

I sottogruppi possono essere identificati come rappresentativi della popolazione

La popolazione è geograficamente molto dispersa

Il budget disponibile è limitato

Le tecniche di campionamento non-probabilistiche sono:

1) Campionamento di convenienza

(convenience sampling)

2) Campionamento ragionato

(judgmental sampling)

3) Campionamento per quote

(quota sampling)

Queste tecniche non-probabilistiche fan sì che:

Siano eliminati i problemi e i costi di sviluppare un piano di campionamento

I risultati contengano delle imprecisioni e delle incertezze nascoste (cioè siano meno precisi)

I campionamenti non-probabilistici sono spesso usati per:

Ricerche esplorative

Pre-test di questionari

Popolazioni omogenee

Facilità operativa

1) Il Campionamento di convenienza:

Consiste nel considerare quelle unità che sono più facilmente disponibili

per esempio, un gruppo di conoscenti

È utilizzato per ottenere informazioni velocemente ed economicamente (spesso nella ricerca esplorativa)

2) Il Campionamento ragionato:

Considera un campione selezionato da un ricercatore esperto sulla base del personale giudizio sulle caratteristiche delle unità

E’ utilizzato per testare mercati selezionati per determinare il loro potenziale d’acquisto di nuovi prodotti

3) Il Campionamento per quote:

Consiste nell’assicurarsi che i vari sottogruppi di una popolazione siano rappresentati sulla base di pertinenti caratteristiche in base all’esatta misura scelta dal ricercatore

spesso su base demografica

per numero minimo da ciascun sottogruppo specifico nella popolazione

In pratica, nel campionamento per quote:

Si seleziona la popolazione oggetto di studio sulla base di alcune “variabili strutturali”

indicando agli intervistatori le “quote” relative a un adeguato numero di classi in base a:

sesso

età

condizione professionale

tipo d’insediamento

età e professione del capofamiglia

numero dei componenti della famiglia

possesso di certi beni

ecc.

In caso di “non risposta” occorre integrare i dati mancanti:

Quando sono noti elementi caratterizzanti i dati di struttura delle unità che non sono entrati a far parte del campione

è possibile imputare ad esse opportuni valori della variabile da stimare sulla base dei risultati della rilevazione

Le soluzioni tecniche sono:

Associazione a unità campionaria simile

l’associazione a un gruppo di unità omogenee ed assunzione di un

valore medio aritmetico del gruppo o di un valore mediano, ecc.

Collegamento a unità comparabili da precedenti indagini

Oppure con l’acquisizione di informazioni addizionali:

Per sostituire quelle che non sia stato possibile acquisire per difetto di collaborazione

che può essere attuata mediante:

1) un sub-campione ben bilanciato di interviste dirette

affidate a rilevatori particolarmente qualificati

2) il metodo della “domanda cruciale”

ponendo un solo quesito in prossimità dell’interruzione o rifiuto dell’intervista in sostituzione del questionario