Elaborazione dati e correzione errori campionari (weighting)

Elaborazione dati e correzione errori campionari (weighting)

Cos'è la ponderazione dei dati campionari (weighting)? Perché è importante?

La ponderazione (weighting) viene utilizzata per adeguare i risultati di uno studio per renderli più in linea con ciò che è noto su una popolazione.
Ad esempio, se un campione contiene il 40% di maschi e la popolazione contiene il 49%, la ponderazione può essere utilizzata per aggiustare i dati per correggere questa discrepanza.

Spesso accade che nelle indagini, sondaggi o ricerche di mercato vengano, dalle società di ricerca sociale, adottati modelli di campione complessi e aggiustamenti alla ponderazione, che però spesso vengono trattati come campioni casuali semplici e non ponderati.

Non prendendo in considerazione questi fattori può portare a dei bias nel calcolo delle stime e varianze e ad una maggiore probabilità degli errori di Tipo I.

Durante l’indagine, le risposte dei partecipanti al sondaggio vengono registrate su un istanza creata sul nostro server. Alla fine dell’indagine i dati raccolti vengono ponderati e corretti per eliminare gli eventuali bias:

  1. elaborazione dei risultati dei questionari
    Elaborazione dei dati dalle semplici tabelle agli incroci alle analisi più complesse. Il nostro staff e’ composto di 5 statistici che hanno acquisito ed affinato esperienza nell’elaborazione ed analisi dei dati raccolto sia con la tecnica CAWI, CATI che con altri metodi meno popolari.

  2. correzione dei dati campionari
    I dati che provengono dalle indagini sono normalmente distorti e contengono dei bias: è qundi necessario usare procedure di peso (weighting) per fare in modo che i dati raccolti siano rappresentativi dell’universo.

Nel seguente video viene mostrato un esempio di ponderazione dei dati di una nostra indagine.

Abbiamo competenze ed esperienza nella correzione delle distorsioni (bias) provenienti da errori di copertura e da errori di non risposta.
Con le procedure di peso (data weighting) che correggono la distribuzione delle unita del campione facciamo si che la frequenza delle unita riflettano quelle dell’universo.

Qui di seguito un riferimento bibliografico in inglese che tratta in modo più approfondito la questione del Perche’ pesare i dati

Forniamo questi servizii sia per le nostre che per le vostre indagini, sondaggi e ricerche CAWI, CATI o Mixed-Mode.

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