Sample Frame and Sample Error

Nel nostro primo post del blog sulle considerazioni sul campione, abbiamo delineato come vengono selezionati i campioni utilizzando metodi di campionamento probabilistici o non probabilistici. Qui, ci occupiamo di dove vengono selezionati i campioni – il frame di campionamento – e dei comuni frame di campionamento che GeoPoll utilizza nelle proprie ricerche.

Cos’è un frame di campionamento?

Il frame di campionamento è la fonte specifica di intervistati che viene utilizzata per estrarre il campione. Questo potrebbe essere una mappa da cui sono delineate aree specifiche, una lista di elettori registrati, un elenco telefonico, o un’altra fonte che definisce specificamente chi sarà e non sarà incluso nel campione. La struttura del campione dovrebbe essere rappresentativa dell’universo del campione, che è la definizione più ampia della composizione del campione. Per esempio, se un ricercatore sta cercando di studiare gli atteggiamenti degli studenti di una specifica università, le definizioni potrebbero essere come le seguenti:

• Universo campione: Studenti attuali dell’Università X
• Cornice del campione: Elenco di tutti i 10.000 studenti attualmente iscritti fornito dall’ufficio ammissioni
• Campione: 400 studenti selezionati a caso dalla lista degli studenti iscritti che partecipano allo studio di ricerca.

In uno studio di popolazione generale, la struttura del campione può essere “tutte le famiglie del paese A”, da cui un ricercatore può selezionare a caso quali famiglie prendono parte a uno studio.

Errore di campionamento o errore di non campionamento

Quando si parla di una struttura del campione e della sua rappresentatività rispetto alla popolazione complessiva oggetto di studio, dobbiamo anche considerare chi non è incluso nella struttura del campione. Spesso coloro che non hanno partecipato a uno studio di ricerca sono altrettanto importanti da considerare quanto coloro che sono stati rappresentati, poiché senza di loro, gli elementi chiave potrebbero essere distorti o mancanti. Ci sono alcuni tipi di errori di campionamento, detti anche errori non campionari:

• Errore di copertura: Quando una struttura di campionamento non copre sufficientemente la popolazione richiesta per uno studio, si ha un errore di copertura. Per esempio, se un sondaggio nazionale viene condotto per telefono e la struttura del campione viene presa da un elenco telefonico, ma non tutte le famiglie sono elencate nell’elenco telefonico. Un sondaggio telefonico o su internet escluderà anche coloro che non usano il telefono o internet.
• Errore di non risposta: Questo errore descrive coloro che sono stati contattati per un’indagine ma non hanno potuto o voluto partecipare. Questo potrebbe includere coloro che sono stati selezionati per un’intervista telefonica o di persona e non rispondono al telefono o alla porta, o coloro che rispondono ma si rifiutano di partecipare.
• Errore dell’intervistatore: Questo errore si verifica quando un intervistatore registra erroneamente una risposta per un partecipante ad uno studio. Si tratta di una forma di distorsione dell’intervistatore che può essere introdotta nelle interviste telefoniche e di persona. Questa distorsione può essere dovuta al tono della voce o ad altre caratteristiche e può influenzare la probabilità di partecipazione di un intervistato o le sue risposte effettive. Per esempio, GeoPoll ha scoperto che le donne possono essere più a loro agio nel rispondere alle domande di intervistatori donne.
• Errore di elaborazione: Questo errore si riferisce all’elaborazione tecnica dei dati di uno studio e agli errori che si verificano durante la raccolta dei dati con l’uso di una piattaforma tecnologica, o durante l’inserimento dei dati e la codifica, la pulizia e l’editing dei dati.
• Errore di risposta: Questo errore descrive coloro che partecipano a uno studio che intenzionalmente o accidentalmente forniscono risposte imprecise alle domande di uno studio. Questo può verificarsi per una serie di ragioni legate alla comprensione e alla memoria dei partecipanti allo studio. Inoltre, l’errore di risposta può verificarsi a causa del bias di desiderabilità sociale che può essere introdotto in uno studio quando un partecipante risponde in un modo che ritiene più accettabile e accurato per la sua concettualizzazione dell’obiettivo dello studio o in un modo che rispetta le norme sociali. La desiderabilità sociale ha il potenziale per essere introdotta in qualsiasi studio, ma è spesso evidente negli studi che coprono argomenti sensibili o tabù per una particolare società.

Gli errori di cui sopra possono essere mitigati attraverso un’attenta selezione del campione e test di varie modalità per ridurre gli errori non campionari. Per i sondaggi somministrati tramite intervista, è necessaria una formazione rigorosa degli intervistatori per contribuire a ridurre l’influenza dei pregiudizi. Per i sondaggi autosomministrati, la comprensione del contesto locale durante la fase di progettazione è importante per essere in grado di formulare domande che possano essere comprese chiaramente e accettate come valide aree di indagine dalla popolazione di interesse.

Cornici di campionamento GeoPoll

La creazione di un quadro di campionamento per i progetti GeoPoll dipende dalle esigenze del cliente, dalle specifiche del progetto e da altri fattori tra cui la modalità di indagine. Anche se le cornici di campionamento sono uniche per ogni progetto, ci sono alcune cornici di campionamento comuni che utilizziamo e che sono descritte di seguito.

• Abbonati al cellulare all’interno di un determinato paese: GeoPoll conduce principalmente ricerche attraverso metodologie basate sulla telefonia mobile, tra cui chiamate vocali e messaggi SMS. Per questo motivo, i campioni per i nostri studi sono spesso quelli che hanno accesso a un dispositivo mobile in ogni paese. GeoPoll raggiunge gli abbonati di telefonia mobile in due modi principali: Le partnership con gli operatori di rete mobile che ci permettono di chiamare o inviare messaggi ai loro abbonati, e la composizione a cifre casuali (RDD). Utilizzando un processo RDD intelligente, GeoPoll è in grado di generare casualmente numeri di telefono validi che corrispondono al formato di quelli di ogni paese.
• Dati di censimento: GeoPoll si affida anche ai dati del censimento e alle stime del censimento sia per informare le ripartizioni demografiche rappresentative a livello nazionale sia per creare dei campioni quando si conducono ricerche di persona. La disponibilità di dati di censimento aggiornati varia da paese a paese e richiede al ricercatore di capire quali informazioni da fonti affidabili sono disponibili. Una risorsa che può essere utilizzata per guardare l’ufficio locale di statistica di ogni paese e la base dati internazionale dell’U.S. Census Bureau.
• Beneficiari degli aiuti: Quando si lavora con i clienti dello sviluppo internazionale, GeoPoll è in grado di censire i beneficiari degli aiuti se vengono fornite le loro informazioni di contatto. Questo richiede che le organizzazioni forniscano a GeoPoll una lista di numeri di telefono dei beneficiari o altre informazioni di contatto.

Determinare la struttura di campionamento appropriata e altri criteri di campionamento per ogni progetto è un processo complesso che non può essere rappresentato per intero qui, tuttavia speriamo di avervi dato un’idea di come GeoPoll affronta il campionamento. Per saperne di più sui processi di GeoPoll contattateci qui.