STIMATORI COL METODO DELLA REGRESSIONE IN CASO DI N O N RISPONDENTI C O N UN CAMPIONAMENTO DOPPIO (")

Angiola Pollastri
unpublished
Effettuando indagini campionarie anche molto accurate, ci si imbatte spesso nel problema dei non rispondenti. Esso dipende dal tema dell'indagine, dalla struttura del questionario, dalle caratteristiche delle unità selezionate, dal modo di condurre l'indagine e da molti altri fattori. In questa situazione il disegno campionario viene meno e le probabilità di se-lezione cambiano secondo uno schema ignoto al ricercatore. È facile da dimostrare (si veda, ad esempio, Pollastri, 1997) che la
more » ... 997) che la distorsione dello stimatore della media t. funzione della proporzione di non rispondenti e della differenza fra la media della variabile oggetto di studio fra i rispondenti e quella fra i non rispondenti. Pertanto la suddetta distorsione non diminuisce all'aumentare della numerositi del campione. Una via per ridurre la distorsione dello stimatore è quella di estrarre un campio-ne ridotto fra coloro che cono non rispondenti al primo tentativo e stimare uno o più parametri della popolazione tenendo conto sia dell'informazione sui rispondenti nella prima faie che sui rispondenti nella seconda fase. Spesso la procedura di rac-colta dei dati diversa nelle due fasi. Se, ad esempio, nella prima fase si è effettua-ta un'indagine postale, nella seconda fase si potrebbe optare per un'intervista diret-ta avvalendosi di intervistatori con provata esperienza. Nel presente lavoro, dopo aver brevemente rivisto il metodo proposto nel 1946 da Hansen e IIurwitz, nel paragrafo 3 vengono analizzate le procedure per stimare la media dalle osservazioni ottenute nelle due fasi col metodo della regressione che si basa sulla conoscenza della media di una o piìl variabili ausiliarie. Relativamente a quest'ultima situazione si ricava la varianza dello stimatore. La dimostrazione vie-ne riportata in appendice. Si mostra poi, nel paragrafo 4, come la stima dei parametri (qualora non siano noti) del n~odello lineare che lega la variabile di cui si vuol stimare la media alle variabili ausiliarie, possa migliorare tenendo conto anche del campione effettuato () Ricerca co-finanziata nell'ambito del progetto MURST ex-40% "Produzione e speri-mentazione di sistemi computer assisted per rilevare la qualità della didattica universitaria e l'inseritnento professionale dei laureati". Coordinatore Nazionale Prof Luigi Fabbris.
fatcat:xlfan4zg3vd3nouod2lqlci6yq