LA RACCOLTA DATI

	Negli ultimi cinquant’anni si è venuto affermando nella ricerca sociale l'uso del campionamento. Questo metodo, derivato dalla statistica induttiva, consente di ottenere risultati statisticamente validi, entro un dato margine di errore, per l'intera popolazione inchiestando solo una parte della popolazione stessa.

	La logica del campionamento è abbastanza semplice. Dopo aver individuato, in fase di concettualizzazione, la popolazione soggetto dell'inchiesta si individua con vari metodi, che saranno descritti tra breve, un sottoinsieme di questa popolazione, di dimensioni precedentemente stabilite, rappresentativo dell'intera popolazione. Questo significa che ogni misurazione effettuata in questo sottoinsieme dovrebbe essere, entro un margine di errore precedentemente stabilito, uguale a quello dell'insieme globale di tutta la popolazione.

	Questo metodo consente una riduzione notevole dei costi e del tempo necessari per lo svolgimento della ricerca.

	Esistono due tipi principali di campionamento: quello probabilistico e quello non probabilistico. Il campionamento probabilistico è indubbiamente quello più laborioso e costoso, tuttavia è l'unico che consente, con l'aiuto del calcolo delle probabilità, di conoscere il grado di approssimazione o di precisione delle misure ottenute nel campione rispetto a quelle dell'universo.

Il campionamento probabilistico
	Prima di entrare nel merito dei vari metodi probabilistici di formazione del campione è necessario porre una avvertenza molto importante: nessun metodo, anche il più raffinato, è in grado di garantire l'individuazione di un buon campione se non si parte da una buona lista di campionamento (frame), ovvero se non si ha a disposizione un elenco completo della popolazione che il campione dovrebbe rappresentare.

	A dire il vero sono stati elaborati alcuni metodi in grado di surrogare la mancanza di una lista di campionamento completa. Tuttavia dato che normalmente il campione viene fatto partendo da liste di campionamento non è peregrino ricordare che queste debbono essere precise, complete, adeguate, attuali e non contenere duplicazioni di soggetti.

	Molti elenchi che vengono trasformati in liste di campionamento non possiedono nè il requisito della completezza e dell'attualità nè quello dell'assenza di duplicazioni. Ad esempio un elenco telefonico non è completo perchè esclude gli strati più poveri e marginali della popolazione, non è attuale perchè non contiene le persone che si sono abbonate dopo la pubblicazione dell'elenco ed è, nello stesso tempo, affetto da duplicazioni in quanto vi sono persone che hanno più di un apparecchio (ad esempio: casa e studio professionale) e, quindi, che compaiono due volte e che hanno perciò il doppio di probabilità rispetto alle altre di essere estratte. Una buona lista di campionamento, invece, deve garantire ad ogni persona che compone l'elenco la stessa probabilità di essere estratta.

	Uno dei più clamorosi insuccessi nel campo del campionamento fu quello del Literary Digest nel 1936 che previde, con il suo sondaggio pre-elettorale la vittoria di Alf Landon su Franklin D. Roosevelt nelle elezioni presidenziali. Questo insuccesso nacque dal fatto che come lista di campionamento furono presi gli elenchi telefonici e quelli del registro automobilistico. Ora, specialmente in quegli anni, molti americani di status socio-economico medio - basso non avevano nè telefono nè automobili ed erano quelli che, in maggioranza, alle elezioni votarono per Roosevelt. Di qui l'insuccesso di quel sondaggio che, come si è visto, fu dovuto alla incompletezza della lista di campionamento.

	I metodi di campionamento probabilistico più utilizzati sono:
a) il campionamento casuale;
b) il campionamento casuale stratificato;
c) il campionamento a grappoli.

Il Campionamento casuale
	E' questo, probabilmente, il metodo di campionamento più noto e si basa sull'estrazione casuale da una lista di campionamento di n unità che formano il campione. Le modalità di scelta delle unità che debbono formare il campione sono tre:
a)	sorteggio;
b)	uso di tavole di numeri casuali o di un elenco di numero casuali prodotto dal calcolatore;
c)	scelta sistematica.

	La scelta attraverso il sorteggio si fa mettendo in un'urna tutti i numeri corrispondenti alle unità della lista di campionamento, oppure direttamente i nomi di tali unità, e di estrarre poi una quantità di unità pari all'ampiezza stabilita per il campione. Questa procedura costituisce la forma semplice del campionamento casuale per sorteggio. Essa però non tiene conto che la probabilità di estrazione non è uguale per i primi estratti o per gli ultimi estratti. Ad esempio, in una lista di campionamento di 1000 unità il primo estratto aveva 1 probabilità su 1000 di esserlo, mentre il duecentesimo estratto aveva 1 probabilità su 800. Questo contravviene al principio del campionamento probabilistico che prescrive, perchè il campionamento sia corretto, che ogni unità della lista deve avere la stessa probabilità di estrazione. Questo principio può essere trascurato, ed allora il campionamento casuale semplice può considerarsi corretto, quando il campione è piccolo e l'universo, la lista di campionamento, è molto grande. Infatti in questo caso le differenze di probabilità tra il primo e l'ultimo estratto sono trascurabili. 

	Per evitare questo inconveniente si utilizza o l'estrazione con reimmissione oppure le tavole dei numeri casuali o aleatori.

	Le tavole dei numeri casuali sono tabelle formate da colonne di numeri di cinque cifre. Se il ricercatore deve formare un campione da 1 a 99 unità userà solo due colonne. Se il campione è tra le 100 e le 999 unità ne utilizzerà tre e se è tra le 1000 e le 9999 unità ne utilizzerà quattro. Infine se è tra le 10.000 e le 99.999 unità ne utilizzerà cinque. Dopo aver individuato le colonne prenderà tanti numeri casuali quanto è l'ampiezza del campione. A questo punto estrarrà dalla lista, precedentemente numerata, le unità corrispondenti ai numeri casuali scelti. Se per caso qualche numero è doppio si elimina il doppione e se prende un altro al suo posto. Anche se il numero è troppo grande lo si scarta e se ne sceglie un altro.

	La scelta sistematica consiste nell'estrarre dalla lista un'unità ogni n. Ad esempio se la lista è di 1000 unità ed il campione deve essere formato da 100 unità se ne sceglie 1 ogni 10. Questa procedura è valida solo quando le unità della lista non sono disposte secondo un ordine sistematico ma solo casuale. Anche l'elenco disposto secondo l'ordine alfabetico deve essere considerato sistematico perchè, specialmente nelle società multietniche, è stato accertato che i cognomi di persone appartenenti a determinati gruppi etnici tendono ad avere, più di quelli di persone di altri gruppi, certe lettere iniziali.

	Esiste anche un tipo di campionamento casuale che è stato elaborato per sopperire all'assenza di una corretta lista di campionamento. Si tratta del campionamento casuale per aree. Questo tipo di campionamento si realizza dividendo il territorio oggetto dell'indagine in varie aree che vengono numerate. Successivamente se ne estraggono un numero n precedentemente stabilito. Le aree estratte, normalmente, vengono a loro volta suddivise in aree più piccole e nello stesso modo precedente vengono a loro volta sottoposte all'estrazione. Questa procedura viene ripetuta sino a quando non è di dimensioni tali (ad esempio un isolato) da consentire di individuare le unità di analisi dell'inchiesta   (individui, famiglie, ecc.).

	Una volta localizzata l'area dell'inchiesta occorre, al fine di individuare sul posto le unità di analisi, fornire al ricercatore il criterio di selezione da utilizzare all'interno dell'area per raggiungere la quota di persone che gli è stata assegnata.

	Normalmente le mappe che si utilizzano per questo campionamento, se si tratta di aree urbane, consentono di individuare come unità più piccole degli isolati che contengono un numero di persone superiore a quello che serve al ricercatore. Si tratta allora di fornire all'intervistatore un metodo standardizzato attraverso cui egli raggiungerà tra le N famiglie solo le n che gli sono state richieste. In molti casi la procedura suggerita è quella del campionamento casuale sistematico.

Il campionamento casuale stratificato
	E’ un tipo di campionamento che tenta di ottimizzare i risultati riducendo tempo e costi senza però ridurre la precisione. In altre parole riduce l'ampiezza del campione senza per questo danneggiare la precisione dei risultati. La prima fase di questo campionamento consiste nella disaggregazione dell'universo in gruppi composti da unità omogenee rispetto alle variabili oggetto dell'inchiesta. Ognuno di questi gruppi, od universo parziale, è chiamato strato. La seconda fase è costituita dall'estrazione casuale da ogni strato di un dato numero di unità di analisi che formano i campioni parziali. L'insieme di tutti i campioni parziali costituisce il campione totale.

	Il procedimento della stratificazione descritto, che è di tipo logico formale, ricava la sua maggior potenza rispetto al campione casuale semplice dal fatto che:
a)	se la scelta degli strati è fatta bene la variabilità all'interno di ciascun strato risulta inferiore a quella dell'universo non stratificato. Questo significa che l'errore standard sarà inferiore a quello di un campione di pari ampiezza non stratificato;
b)	se la scelta degli strati non è fatta bene il procedimento non avrà alcuna conseguenza sull'errore di campionamento. Ne deriva che il procedimento di stratificazione, anche se non assicura l’optimum, accrescerà generalmente il grado di precisione dei risultati del campione ma non sarà mai pregiudizievole. Al massimo non migliorerà la precisione del campione ma non la peggiorerà mai, salvo nel caso che siano presenti delle distorsioni e degli errori sistematici.
	Per realizzare una buona stratificazione sono necessarie le seguenti condizioni:
a)	disponibilità di statistiche aggiornate dell'universo;
b)	disponibilità di liste di campionamento complete per ogni universo parziale.

	Senza queste condizioni non si può realizzare la stratificazione.

	Un ultimo problema riguarda la ripartizione delle unità di analisi tra i vari strati. Essa può avvenire sia in modo proporzionale che non proporzionale. La ripartizione proporzionale è quella in cui ogni strato è formato da un numero di unità di analisi proporzionale alla presenza delle stesse unità di analisi nell'universo. La ripartizione non proporzionale, invece, può essere fatta in base a due differenti criteri: quello della equiripartizione o della ripartizione ottima. 

	La equiripartizione è quella in cui le unità di analisi del campione totale sono ripartite tra gli strati in parti uguali qualsiasi sia la loro proporzione nell'universo. 

	Nella ripartizione ottima le unità di analisi del campione totale vengono ripartite tra gli strati a seconda della variabilità che la misura della variabile presenta nei singoli strati.  Questo viene fatto al fine di ottenere campioni parziali di ampiezza tale da assicurare  un uguale grado di precisione dei risultati per tutti gli strati e, quindi, lo stesso livello di generalizzazione per tutti gli strati.
 
Il campionamento a grappoli 
	Questo tipo di campionamento è per alcuni versi simile a quello per aree. Infatti invece di scegliere direttamente le unità di analisi si scelgono dei loro particolari raggruppamenti. Ad esempio se le unità di analisi sono gli studenti universitari il campionamento a grappoli potrà consistere nell'individuazione o delle sedi universitarie o dei corsi universitari, al cui interno poi effettuare la scelta casuale delle unità di analisi. Un esempio tipico di utilizzo di grappoli, anche se non si tratta di un'indagine campionaria, è costituito dal censimento che si rivolge agli individui passando però attraverso i grappoli costituiti dalle famiglie.

 	Uno dei problemi più rilevanti del campionamento casuale, oltre a quelli relativi alle procedure per la sua realizzazione, riguarda la determinazione dell'ampiezza del campione.

	Per determinare il numero delle unità che devono formare il campione occorre tenere conto di:
a)	dell’oggetto della rilevazione e del numero di informazioni, aut variabili, che si debbono rilevare;
b)	della grandezza massima dell'errore tipo o errore di campionamento ammissibile;
c)	della spesa massima che si è disposti a sostenere;
d)	del tempo massimo di durata della rilevazione.

	Mentre i fattori c) e d) dipendono da fattori economici ed organizzativi e sono, quasi sempre, dei vincoli "a priori" alquanto rigidi e difficilmente modificabili, i fattori (a) e (b) sono, invece, fattori legati più direttamente all'oggetto della ricerca ed alle scelte metodologiche del ricercatore e la loro influenza può essere determinata con precisione con l'ausilio della statistica induttiva.

	Nel campionamento probabilistico, infatti, esiste un legame tra l'ampiezza del campione, ammesso che sia scelto correttamente, e il margine di errore delle misure delle variabili ottenute nel campione rispetto alle corrispondenti misure ottenute nell'universo. Questo legame è evidenziato dal teorema del limite centrale e dalla legge dei grandi numeri. Infatti su questo teorema e su questa legge si fonda l'intero edificio del campionamento probabilistico.

Il campionamento non probabilistico
	Esistono diversi metodi per realizzare un campionamento non probabilistico ma si può affermare che alcuni non consentono alcuna possibilità di generalizzazione mentre altri, pur con molte cautele ed avvertenze, possono pretendere una certa rappresentatività. Questi ultimi appartengono alla categoria del campionamento ragionato e sono quello per unità tipo e quello per quota.

	Il campionamento non probabilistico viene utilizzato quando si deve realizzare un'indagine pilota o esplorativa in preparazione di un'inchiesta, oppure quando non si ha l'intenzione di generalizzare i dati al di là del campione.

	I tipi più semplici di campionamento non probabilistico, che non hanno alcuna possibilità di essere rappresentativi, sono quello accidentale, quello a valanga e quello per obiettivi.

	Nel campionamento accidentale il ricercatore sceglie come rispondenti le prime persone che gli capitano. Nel campionamento a valanga nella prima fase si individuano e si intervistano alcune persone in possesso delle caratteristiche richieste e si chiede a queste stesse persone di indicare altre persone che possiedono le loro stesse caratteristiche. Nella seconda fase si intervistano queste altre persone a cui viene richiesto, come per quelle della prima fase, di indicare altre persone. L'operazione procede sino a quando non si raggiunge il numero di intervistati previsto.

	Questo tipo di campionamento è utile quando si devono intervistare i membri di particolari comunità di cui non esiste o non è possibile avere un elenco completo.

	E' possibile rendere questo tipo di campionamento probabilistico realizzando un campionamento casuale per ogni singola fase.

	Il campionamento per obiettivi è quello in cui agli intervistatori viene richiesto non solo di intervistare un dato numero di persone, ma anche di individuarle sulla base di alcune caratteristiche generali. Si può perciò richiedere all'intervistatore di intervistare solo casalinghe medie, oppure il tipico ragazzo di periferia, ecc..

	Il campionamento ragionato pur essendo anch'esso meno costoso di quello probabilistico consente ugualmente un sufficiente grado di rappresentatività, riducendo, anzi, in alcuni casi l'entità dell'errore standard. Tuttavia, a differenza del campione casuale il campione ragionato mantiene costante, o solo lievemente decrescente, l'errore standard quando si aumenta l'ampiezza del campione.

	I pregi del campione ragionato sono tre:
a)	la possibilità di ottenere in alcuni casi un grado di approssimazione all'universo più alto rispetto alla scelta casuale, senza però che tale approssimazione possa essere misurata;
b)	la possibilità di scegliere le unità di analisi in assenza della lista di campionamento;
c)	la riduzione dei costi.

	I difetti principali sono anch'essi tre:
a)	la necessità di una approfondita conoscenza dell'universo e, quindi, delle circostanze che possono contaminare l'indagine o influire sulla variabilità del fenomeno oggetto della rilevazione;
b)	l'impossibilità di sottrarre all'arbitrio del rilevatore sia i criteri di scelta delle unità di analisi, sia la valutazione delle circostanze che influiscono sul fenomeno oggetto della rilevazione;
c)	l'impossibilità di calcolare l'errore standard.

	Le principali procedure utilizzate nella formazione del campione ragionato sono due: quella per unità tipo e quella per quota.

	La procedura che utilizza le unità tipo è quella in cui il ricercatore seleziona le unità di analisi che ritiene rappresentative rispetto al fenomeno oggetto dell'inchiesta. Ad esempio in ricerche sui consumi possono essere considerate come unità tipo le famiglie di operai, di impiegati, di dirigenti e professionisti, di ampiezza media e di un livello di reddito medio rispetto alla loro classe professionale.

	Nella procedura per quote si stabilisce per prima cosa il numero delle unità di analisi da sottoporre all'inchiesta. Subito dopo questo numero viene ripartito in quote proporzionali alla frequenza di alcune caratteristiche della popolazione dell'universo. Queste caratteristiche vengono dette caratteri di controllo. La scelta delle unità di analisi all'interno delle singole quote viene affidata ai rilevatori.

	Dato che alla fine della rilevazione, vuoi per le scelte arbitrarie dei rilevatori, vuoi perchè alcuni caratteri di controllo divengono noti solo dopo la rilevazione, può accadere che la proporzionalità stabilita tra le quote non sia stata rispettata. In questo caso è necessario aggiustare o raddrizzare il campione. Questo di solito viene fatto eliminando alcuni dati mediante sorteggio, aggiungendo nuovi questionari appositamente compilati e rettificando i dati raccolti attraverso un procedimento di ponderazione.

	Nel campione ragionato si presenta lo stesso problema del campione stratificato quando un dato carattere di controllo rappresenta una porzione molto piccola dell'universo totale. In questi casi può infatti accadere che la quota proporzionale all'interno del campione ragionato sia troppo piccola per poter avere qualsiasi pretesa di rappresentatività. In questi casi di solito si aumenta convenientemente la quota in questione senza tener conto della proporzionalità. Questo procedimento che, come si è visto, è utilizzato anche nel campionamento stratificato è chiamato "oversampling". In seguito, nella presentazione globale dei dati si aggiusta questo sovradimensionamento riportando la quota alla proporzionalità che ha realmente nell'universo.