Il corso introduce le principali tecniche statistiche di indagine campionaria per popolazioni finite e affronta, anche con riferimento ad indagini reali i diversi tipi di problemi che si possono presentare in fase di progettazione dell’indagine e in fase di analisi dei dati raccolti.
Conti Pie luigi, Marella Daniela (2012) Campionamento da popolazioni finite;
Altro materiale fornito dal docente.
Testi di utile consultazione:
Cicchitelli G., Herzel A., Montanari G. E (1992) Il campionamento statistico;
Sharon L. Lohr (1999) Sampling: design and analysis;
Jelke Bethlehem (2009) Applied Survey Methods;
Frosini B. V., Montinaro M., Niccolini G. (2011) Campionamenti da popolazioni finite;
Nicolini G., Marasini D., Montanari G.E., Pratesi M., Ranalli M.G., Rocco E. (2013) Metodi di stima in presenza di errori campionari.
Obiettivi Formativi
Il corso si propone di fornire allo studente le conoscenze che gli consentano:
a) di progettare un’indagine campionaria per la stima di uno o più parametri di una popolazione finita individuando il piano di campionamento e lo stimatore più idoneo con riferimento a situazioni reali diverse;
b) di distinguere e valutare la rilevanza dell’informazione contenuta nei risultati delle indagini che vengono pubblicati sia dai media che sulle pubblicazioni specialistiche pubbliche e/o private.
Prerequisiti
INSEGNAMENTO PROPEDEUTICO: STATISTICA I
Metodi Didattici
Lezioni frontali
Modalità di verifica apprendimento
L’esame è costituito da una prova scritta e da una prova orale volta soprattutto a discutere l'elaborato scritto.
Programma del corso
Il ruolo delle rilevazioni campionarie (concetti introduttivi).
La progettazione dell’indagine campionaria.
Campioni probabilistici e non probabilistici.
Fondamenti della stima da campioni probabilistici: schema e piano di campionamento; probabilità di inclusione; indicatore di appartenenza al campione; stimatori e loro proprietà; stimatore di Horvitz & Thompson e sue proprietà; campionamento con ripetizione; effetto del disegno; intervalli di confidenza.
Campionamento casuale semplice: piano di campionamento e probabilità di inclusione; selezione del campione; stima dei principali parametri; determinazione della dimensione del campione; campionamento casuale semplice con ripetizione; indicatori di ricorrenza nel campione; effetto del disegno.
Campionamento di Bernoulli e campionamento di Poisson: piano e schema di campionamento; stima dei principali parametri; varianza e stima campionaria della varianza degli stimatori.
Campionamento stratificato: obiettivi della stratificazione; stratificazione proporzionale; stratificazione non proporzionale; stima dei principali parametri; varianza e stima campionaria della varianza degli stimatori; stratificazione a posteriori.
Campionamento sistematico: selezione delle unità; stima dei parametri; varianza di stima; problemi di stima della varianza degli stimatori.
Campionamento con probabilità variabile: selezione con ripetizione; stima della media, del totale e della varianza di stima; selezione senza ripetizione: lo stimatore ∏ps (cenni).
Stimatori rapporto: proprietà degli stimatori rapporto; errore quadratico medio e varianza di stima; confronto tra media rapporto e media campionaria; stimatori rapporto nella stratificazione.
Stimatori di regressione lineare; stimatori per differenza.
Campionamento a grappoli e a più stadi: campionamento con grappoli o unità di primo stadio di uguale dimensione; stima dei principali parametri; varianza di stima e sua stima campionaria; campionamento a grappoli con unità di diversa dimensione; campionamento a due stadi con unità di primo stadio di diversa dimensione.
Cenni su gli stimatori calibrati.
Errori non campionari: classificazione; errori di copertura e errori di non risposta: tipologia, prevenzione, valutazione e correzione.