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parte I. Metodologia ed epistemologia delle scienze sociali

Le indagini campionarie del nuovo millennio

Quali novità all’orizzonte?
The surveys of the new millennium. What’s new?
Emanuela Sala
p. 77-90

Abstract

Social surveys are facing new challenges due to the cuts in public funding, the pressure to deliver high quality survey data and the need to develop new sampling procedures. As a consequence, social surveys are undergoing major changes that affect different aspects of their design: the contents, sampling methods, data collection methods, and weighting procedures. This paper provides a brief overview of some of these changes in the light of the conceptual framework of the total survey error. Focusing on the biosocial surveys, the linkage of survey and administrative data and the mixed-mode surveys, the paper highlights their research potential and discusses major issues concerning their implementation.

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Note dell'autore

Desidero ringraziare Roberto Lillini con cui ho discusso i contenuti di questo lavoro.

Testo integrale

1. Introduzione

1Gli scienziati sociali hanno a disposizione diverse tecniche di raccolta dei dati per indagare la natura dei fenomeni sociali di loro interesse. L’indagine campionaria è stata la tecnica di cui Antonio de Lillo si è avvalso con maggior frequenza nel perseguire i propri obiettivi conoscitivi. Il suo contributo alla crescita della sociologia italiana non va solo ricondotto alle riflessioni sulla mobilità sociale, le diseguaglianze di classe e la questione giovanile ma va inoltre attribuito alla diffusione di questa tecnica di raccolta dei dati. Nell’arco di oltre un trentennio Antonio è stato infatti componente di gruppi di ricerca che hanno condotto alcune delle principali indagini sociologiche italiane, come l’indagine nazionale sulla mobilità sociale e la serie di indagini IARD sui giovani. Nonostante il suo nome sia prevalentemente associato a questi importanti studi, non va dimenticato il contributo di Antonio alla realizzazione di alcune delle rilevazioni dell’Indagine Longitudinale sulle Famiglie Italiane e il suo ruolo di responsabilità scientifica nel coordinamento delle attività del laboratorio CATI del Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale dell’Università di Milano Bicocca.

  • 1 Il dual frame prevede l’utilizzo di più liste di campionamento per campionare una popolazione d’int (...)
  • 2 I paradata sono informazioni che vengono prodotte nella conduzione di un’indagine campionaria, come (...)

2Prendendo spunto dai contenuti di alcune conversazioni intercorse con Antonio, in questo lavoro intendo fare una breve riflessione su questa tecnica di raccolta dei dati. Negli ultimi decenni le indagini campionarie condotte nell’ambito delle scienze sociali sono state oggetto di profondi cambiamenti che ne stanno radicalmente modificando la natura. Tali cambiamenti riguardano, da un lato, i contenuti e le procedure di campionamento (si parla sempre più spesso di “dual frame1, ad esempio), dall’altro, le modalità di raccolta dei dati e le procedure di ponderazione (anche grazie alla disponibilità dei cosiddetti “paradata2”). In questo saggio mi focalizzerò su alcuni dei cambiamenti in atto che riguardano due degli ambiti indicati: quello dei contenuti e delle modalità di raccolta dei dati. L’economia di questo lavoro non permette, purtroppo, di trattare in modo dettagliato tali questioni. Rimando il lettore interessato ad approfondire queste tematiche alla consultazione dei principali manuali di survey methodology (ad esempio, De Leeuw, Hox, Dillman, 2008; Groves et al. 2009; Marsden, Wright, 2010). Dopo aver illustrato il contesto teorico all’interno del quale si colloca questo saggio, ovvero il paradigma dell’errore complessivo dell’indagine campionaria, mi soffermerò sulla trattazione delle indagini bio-sociali sull’illustrazione della procedura del data linkage (l’unione dei dati campionari con quelli amministrativi) e sulla discussione delle indagini “mixed modes” (indagini campionarie condotte con modalità di somministrazione del questionario miste).

2. Il paradigma dell’errore complessivo dell’indagine campionaria. Un tentativo di sistematizzazione delle diverse fonti di errore

  • 3 Esiste attualmente un certo consenso all’interno della comunità scientifica in merito al significat (...)
  • 4 Il paradigma dell’errore complessivo dell’indagine campionaria prevede la quantificazione dell’erro (...)

3Come molte delle tecniche di ricerca di cui si avvalgono gli scienziati sociali, anche l’indagine campionaria presenta dei limiti che possono, potenzialmente, ridurne il potenziale conoscitivo. Non sorprende, quindi, che questioni relative alla qualità dei dati raccolti attraverso l’utilizzo di questa tecnica abbiano rivestito e continuino a rivestire un interesse di primaria importanza per la comunità scientifica3. Già a partire dalla metà del secolo scorso l’attenzione di molti studiosi si era concentrata sull’identificazione dei fattori – definiti più propriamente “errori” – in grado di limitare le potenzialità di questo potente strumento e sulla formulazione di impianti teorici all’interno dei quali sistematizzare in modo organico i diversi tipi di errore (de Leeuw, Hox, Dillman, 2008b, 3). Il paradigma dell’errore complessivo dell’indagine campionaria o total survey error paridigm (TSE) (Biemer 2010a; 2010b; Groves, Lyberg, 2010) costituisce il riferimento teorico oggi maggiormente diffuso all’interno della comunità scientifica. Esso fornisce una visione complessiva dei fattori che contribuiscono a determinare la qualità dei dati campionari, o, come spiegato da Biemer (2010b, 27) “un modello generale per la concettualizzazione, l’analisi e la valutazione dell’errore complessivo dell’indagine campionaria” (traduzione dell’autrice). Il paradigma del TSE si pone l’obiettivo di contribuire all’identificazione dei disegni di ricerca più efficienti (in termini di minimizzazione dell’errore totale dell’indagine campionaria)4.

4L’errore complessivo dell’indagine campionaria è costituito da due tipi di errore, l’errore campionario e l’errore non campionario. Il primo è riconducibile al fatto che, per sua stessa natura, l’indagine campionaria è condotta su un campione, piuttosto che sull’intera popolazione oggetto di studio. Di conseguenza, i valori dei parametri di una popolazione possono non coincidere necessariamente con quelli stimati a partire dai dati campionari. L’errore non campionario, il cui impatto è stato a lungo sottostimato, è costituito da cinque tipi di errore: l’errore di specificazione, della lista di campionamento (frame error), di non risposta, di misurazione e di codifica (processing error). Tali errori possono insorgere nello svolgimento delle diverse fasi in cui si articola la conduzione di un’indagine campionaria: l’operativizzazione dei concetti, la stesura del questionario, la selezione del campione, la raccolta e la pulizia dei dati. Mi soffermo brevemente sui tipi di errore che sono stati maggiormente studiati in letteratura: l’errore della lista di campionamento, di non risposta e di misurazione.

  • 5 È il caso, ad esempio, della lista di campionamento che viene solitamente utilizzata nella conduzio (...)

5L’errore della lista di campionamento si manifesta in presenza di una lista di campionamento poco accurata, perché, ad esempio, non aggiornata o incompleta5 mentre l’errore di non risposta si manifesta in due casi, quando le unità campionate non sono contattabili o rifiutano di partecipare all’indagine (unit non response) oppure quando l’intervistato rifiuta di rispondere ad alcune domande del questionario (item non response). L’errore di misurazione si può verificare in diverse circostanze: ad esempio, quando gli intervistati non forniscono risposte veritiere alle domande di un questionario, se gli intervistatori non registrano in modo accurato le risposte, oppure quando viene utilizzato un questionario mal redatto (domande ambigue, istruzioni poco chiare ecc.), o se il questionario viene somministrato con modalità di raccolta dati differenti. In alcuni casi, ad esempio quando coloro che partecipano a un’indagine campionaria hanno caratteristiche differenti rispetto a coloro che rifiutano di prenderne parte, tali errori possono avere serie implicazioni sulla qualità dei dati campionari e, in particolar modo, sull’accuratezza delle stime prodotte.

3. Dalle indagini sociali alle indagini bio-sociali?

  • 6 Con il termine misure biologiche faccio riferimento a un ampio spettro di misure antropometriche, f (...)

6Fino a pochi anni fa, le indagini campionarie condotte nelle scienze sociali erano volte a raccogliere informazioni di natura prevalentemente sociologica, economica e demografica. Di recente, invece, tali indagini hanno iniziato a raccogliere un numero sempre maggiore di dati sulle condizioni di salute degli intervistati. Anche le modalità di misurazione dei costrutti che afferiscono a tale ambito stanno subendo forti cambiamenti, principalmente determinati della sempre più diffusa sensibilità nei confronti di questioni attinenti alla qualità dei dati campionari (si veda il paragrafo precedente). Misurazioni basate su valutazioni soggettive delle condizioni di salute degli intervistati (“come va, in generale, la Sua salute?”) sono integrate o sostituite da misurazioni più accurate e meno soggette all’errore di misurazione (anche se potenzialmente più costose e complesse da realizzare). Da un lato si tende infatti a integrare i dati delle indagini campionarie con quelli di natura amministrativa (attraverso la procedura del datalinkage, si veda il paragrafo successivo); dall’altro si tende a rilevare le condizioni di salute degli intervistati in modo diretto, attraverso la raccolta di misure biologiche6 (biomeasures) di diversa natura (altezza, campioni di sangue, funzioni respiratorie ecc.). Proprio per tale motivo alcuni hanno recentemente coniato l’espressione “bio-social surveys” (Finch et al. 2001; Weinstein et al., 2007), per distinguere tale tipo di indagine dalle più tradizionali “social survey”. Esempi del primo tipo di indagini includono lo studio americano Health and Retirement Study e quello britannico Understanding Society. The UK Houeshold Longitudinal Study.

7Tali recenti innovazioni hanno aperto la strada a nuove opportunità di ricerca. Le indagini campionarie bio-sociali non solo permettono di tracciare un quadro quantitativo delle condizioni di salute della popolazione oggetto di studio (e, in alcuni casi, di monitorarle nel tempo) ma offrono inoltre la possibilità di indagare più a fondo il rapporto fra caratteristiche socio-economiche e condizioni di salute degli individui. Ad esempio, la disponibilità di dati longitudinali permette, non solo di rilevare associazioni fra le variabili in oggetto, ma anche di stabilire la natura dei nessi causali. Quando le indagini bio-sociali raccolgono campioni biologici da cui è possibile estrarre il DNA degli individui (come, ad esempio, la saliva o gocce di sangue), allora si aprono possibilità di ricerca fino ad oggi inimmaginabili. Disponendo di informazioni sul patrimonio genetico degli intervistati è possibile indagare le interrelazioni fra la sfera del “sociale” e quella del “biologico”, distinguendo il ruolo che ogni ambito ricopre nel condizionare i destini sociali degli individui.

8La disponibilità congiunta di misurazioni soggettive e oggettive sullo stato di salute degli individui può, inoltre, contribuire a migliorare la qualità dei dati campionari sulla salute. Le domande del questionario che vengono normalmente utilizzate in questo ambito di ricerca sono soggette, più di altre, all’interpretazione, alla valutazione e alla conoscenza degli intervistati. Paragonando le stime ottenute dall’analisi di dati campionari con quelle ottenute dall’analisi di dati di altra natura (ad esempio, dati amministrativi) è possibile indagare la natura dell’errore di misurazione e suggerire soluzioni volte a ridurre il suo manifestarsi (ad esempio, attraverso la formulazione di definizioni operative differenti) e limitarne l’impatto.

3.1. Questioni metodologiche

9La conduzione di indagini campionarie che prevedono la raccolta di misure biologiche solleva questioni attinenti al disegno della ricerca, problematiche di natura logistico-organizzativa e dilemmi etici che sono specifici di questo tipo di indagine. Anticipiamo che, al momento, non esiste ancora un consolidato corpus di conoscenze empiriche in grado di fornire risposte certe alle questioni trattate in questo paragrafo. Le questioni metodologiche relative all’unione dei dati campionari con quelli amministrativi saranno discussi nel paragrafo successivo.

10Nel progettare un’indagine bio-sociale è necessario definire le misure biologiche che si intende raccogliere, determinare la frequenza con cui devono essere rilevate e identificare i soggetti che si occuperanno della loro raccolta. La scelta delle misure biologiche dipende principalmente dagli obiettivi della ricerca, dalle risorse finanziarie disponibili e dalle caratteristiche dell’indagine stessa (indagine sincronica o longitudinale; Lillard, Wagner, 2006). Le scelte compiute dai diversi gruppi di ricerca in merito a tale questione sono fra loro eterogenee. La componente tedesca della Survey for Health, Aging and Retirement in Europe (IV ondata) raccoglie dati sull’altezza (oltre all’altezza riportata dagli intervistati), la circonferenza del bacino e la pressione sanguinea degli individui7 mentre l’indagine Understanding Society raccoglie una serie di misure antropometriche (altezza, peso, circonferenza del bacino, percentuale grasso corporeo), informazioni sulle funzioni respiratorie, i valori della pressione sistolica e diastolica, misure nella forza nella stretta di mano (hand or grip strength) e campioni di sangue (McFall et al., 8). Per quanto riguarda la frequenza con cui rilevare tali misure, solitamente si procede con rilevazioni a cadenza ravvicinata in quelle fasi del corso di vita connotate da rapidi cambiamenti, come l’infanzia o la vecchiaia mentre si ricorre a rilevazioni meno frequenti nella fase centrale del ciclo di vita degli individui. Scelte in merito alla frequenza della rilevazione devono comunque essere compiute dopo attente valutazioni in merito al loro impatto sul tasso di partecipazione all’indagine: la rilevazione di alcune misure biologiche può prevedere l’utilizzo di procedure invasive che, a loro volta, potrebbero disincentivare la partecipazione ad altre ondate dell’indagine (nel caso di indagini longitudinali). In relazione al tipo di misura da rilevare, la raccolta delle misure biologiche può essere affidata agli intervistatori “tradizionali” – dopo un periodo adeguato di training – o a intervistatori con una formazione specifica in scienze infermieristiche (con un evidente incremento dei costi) e può essere condotta presso l’abitazione degli intervistati oppure in cliniche specializzate. Le scarse ricerche metodologiche su tali argomenti sembrano suggerire che, in assenza di procedure particolarmente invasive, la scelta più efficiente consista nel delegare la raccolta dei dati a un team di intervistatori “tradizionali” debitamente formati (McFall et al., 2012; Schonlau et al., 2010).

11Come anticipato, le indagini bio-sociali pongono ai ricercatori problemi di natura organizzativa che sono specifici di questo tipo di indagini. Oltre a preparare il materiale per la formazione degli intervistatori e occuparsi del loro training, è necessario definire le modalità per la consegna del materiale da utilizzare per la raccolta delle misure biologiche (i pungidito, ad esempio) e predisporre protocolli per la loro spedizione o trasporto in laboratori specializzati, una volta terminata la raccolta dei dati. Tali laboratori non si dovranno solo occupare dell’analisi dei campioni biologici ma dovranno inoltre garantirne la conservazione nel tempo. Spesso, infatti, analisi specifiche (e ancora costose) come quelle relative all’estrazione del DNA non vengono eseguite immediatamente al termine della rilevazione ma vengono posticipate nel tempo. All’interno di tale processo riveste un ruolo cruciale la corretta identificazione ed etichettatura dei campioni biologici.

12Le indagini campionarie bio-sociali, infine, si contraddistinguono da altri tipi di indagini sociologiche per la natura delle questioni etiche che sollevano. Una prima problematica riguarda il cosiddetto consenso informato. Nella fase della progettazione dell’indagine, il team di ricerca deve concordare con il comitato etico le modalità con cui deve essere richiesto il consenso informato (ad esempio, se verbale o scritto), i contenuti stessi della richiesta di consenso alla raccolta delle misure biologiche e le modalità di utilizzo (attuali e future) del materiale biologico raccolto. Ottenere il consenso degli intervistati è una questione cruciale, dato che la propensione ad acconsentire non si distribuisce in modo uniforme fra la popolazione (coloro che acconsentono possono avere caratteristiche differenti rispetto a chi non acconsente) e ciò può causare seri problemi in fase di analisi dei dati (ad esempio, in merito a possibili distorsioni delle stime). Una seconda questione concerne la sicurezza delle procedure utilizzate per la raccolta delle misure biologiche, soprattutto nel caso in cui si intenda prelevare campioni biologici (ad esempio, con l’ausilio del pungidito) impiegando un team di intervistatori “tradizionali”. Come già accennato, un serio programma di training degli intervistatori dovrebbe ridurre i rischi che derivano dall’utilizzo improprio degli strumenti di misurazione. Nel caso in cui l’accesso ai dati non fosse limitato ai soli componenti del gruppo di ricerca ma fosse esteso alla comunità scientifica, allora si solleverebbero una serie di questioni più ampie relative, da un lato, all’anonimizzazione dei dati (i file di dati da distribuire agli utenti non devono contenere informazioni che permettano di identificare gli intervistati) e, dall’altro, alla selezione dei progetti di ricerca che si basano sull’analisi di questi dati.

4. Unire dati campionari e dati amministrativi: un’impresa impossibile?

13Le indagini campionarie hanno fatto scarso uso di dati amministrativi, ovvero “informazioni che sono raccolte di routine da organizzazioni, istituzioni, aziende e altre agenzie affinché queste possano organizzare, monitorare, archiviare o valutare le funzioni che assolvono o i servizi che erogano” (Calderwood, Lessof, 2009, 56). Costituiscono esempi di tali dati, informazioni sulle condizioni di salute o i sussidi statali percepiti dagli individui, ma anche informazioni sulle transazioni economiche effettuate e sulla qualità della zona di residenza. I dati amministrativi sono solitamente conservati in archivi elettronici di agenzie governative o altre organizzazioni che operano nel settore pubblico. L’utilizzo di tali informazioni offre indubbi vantaggi fra i quali vale la pena ricordare il livello di copertura, l’accuratezza e la relativa economicità.

  • 8 Alcuni nazioni, tipicamente quelle del Nord Europa, vantano una consolidata esperienza nell’utilizz (...)
  • 9 Si veda http://www.adls.ac.uk.

14Non stupisce, quindi, che negli ultimi decenni si sia andata diffondendo l’idea che i dati amministrativi costituiscano un’importante risorsa di ricerca e che, se utilizzati in combinazione con quelli campionari, rappresentino uno strumento conoscitivo estremamente utile8. Il britannico Administrative Data Liaison Service (ADLS) costituisce un esempio di tale rinnovato interesse nei confronti di questo tipo di dati9. All’interno di tale contesto, un numero crescente di indagini campionarie è stato progettato nell’intento di poter unire i dati survey con quelli amministrativi (eventualmente anche sulla base di uno o più identificativi comuni) e creare un unico dataset che includa, per ogni intervistato, sia i dati campionari che quelli amministrativi. Tale procedura è denominata data linkage (o anche record linkage). La componente tedesca dell’indagine Survey of Health, Aging and Retirement in Europe e lo Scottish Longitudinal Study, ad esempio, uniscono i dati campionari con quelli amministrativi dell’istituto della previdenza sociale tedesco (Deutsche Rentenversicherung) e del sistema sanitario nazionale britannico (National Health Service). Tra i vantaggi del data linkage citiamo il contenimento dei costi nella raccolta dei dati campionari e la riduzione dell’impegno richiesto agli intervistati e agli intervistatori nella somministrazione del questionario e nel rispondere alle domande (Sala et al., 2012).

  • 10 Una delle principali ricerche di questo tipo è costituito dallo studio britannico Improving survey (...)

15Come nel caso delle indagini bio-sociali, anche il data linkage apre nuovi orizzonti di ricerca (Lane, 2010). Oltre, ovviamente, a permettere di indagare in profondità argomenti specifici (che dipendono dal tipo di dati amministrativi che si utilizzano), l’unione di dati campionari e amministrativi permette di studiare la natura dell’errore di non risposta e di misurazione. Per quanto riguarda il primo tipo di errore, esso contribuisce alla comprensione dei meccanismi che inducono gli individui a partecipare (o a non partecipare) alle indagini campionarie (unit non response) o a fornire risposte accurate alle domande di un questionario (item non response, dati mancanti, arrotondamento). Ad esempio, quando le unità di analisi dei dati amministrativi sono utilizzate come lista di campionamento è possibile identificare quelle variabili individuali che sono associate alla propensione a prendere parte a un’indagine campionaria. È inoltre possibile, ove opportuno, predisporre un sistema di pesi da utilizzare in fase di analisi empirica. Gli studi di validità (validation study), che si basano sul paragone fra dati campionari e quelli amministrativi, forniscono informazioni utili per indagare la natura dell’errore di misurazione (i dati campionari sovrastimano o sottostimano un certo fenomeno?) e, in ultima analisi, migliorare la qualità dei dati campionari10. Non va poi dimenticato che i dati amministrativi possono essere utilizzati per completare un dataset con dati mancanti.

4.1. Questioni metodologiche

16Nonostante l’elevato potenziale in termini di possibilità di ricerca, il data linkage pone una serie di problematiche di cui il ricercatore deve essere consapevole. Queste sono principalmente riconducibili al fatto che è spesso indispensabile l’autorizzazione dell’intervistato per effettuare l’unione dei dati. Nel caso di ricerche di tipo longitudinale è necessario definire quando, nel corso di un’indagine di questo tipo (cioè, in quale ondata), sia opportuno implementare tale procedura. La richiesta del cosiddetto “consenso informato”, ritenuta da alcuni come “intrusiva”, potrebbe disincentivare la partecipazione futura all’indagine. In assenza di studi sperimentali sull’argomento, non è attualmente possibile affermare con certezza se il data linkage debba essere implementato nelle prime ondate di un’indagine longitudinale oppure in ondate successive, una volta che l’intervistato sia stato “fidelizzato” all’indagine.

  • 11 Ovviamente, nel formalizzare la richiesta per ottenere il consenso informato degli intervistati, è (...)

17Come ipotizzabile, dato che i dati amministrativi non sono normalmente accessibili ai ricercatori, è necessario concordare con l’ente che li detiene sia le procedure di accesso e utilizzo che le modalità per ottenere il consenso degli intervistati11. Anche in questo caso, l’obiettivo consiste nel massimizzare il tasso di consenso e ridurre la possibilità che si introducano delle distorsioni nelle stime campionarie. Nel caso di indagini sui minori, tale fase di negoziazione può risultare particolarmente lunga e complicata. Quando si conducono studi di validità è opportuno scegliere con attenzione le variabili oggetto di analisi, per evitare il manifestarsi dell’errore di specificazione.

18Una volta terminata la raccolta dei dati è necessario definire il tipo di procedura che si intende seguire per unire i dati campionari a quelli amministrativi (il matching di tipo deterministico o probabilistico) e identificare le variabili da utilizzare per la sua implementazione. Quando si adotta la procedura del matching di tipo deterministico, si è soliti utilizzare un identificativo analogo al nostro codice fiscale. All’interno di questo processo, un ruolo chiave è rivestito dalla qualità delle variabili identificative che si intendono utilizzare (che devono essere presenti nello stesso formato in entrambi i dataset).

5. Le indagini campionarie condotte con modalità di somministrazione del questionario miste. Una soluzione a tutti i problemi?

  • 12 Con questa espressione faccio anche riferimento alle modalità di contatto con gli intervistati.

19Fino a qualche decennio fa, le indagini campionarie sono state prevalentemente condotte adottando disegni di ricerca che prevedevano l’utilizzo di un’unica modalità di raccolta dati, come l’intervista faccia a faccia o quella telefonica. Una serie di fattori (l’incremento dei costi, la contrazione dei tassi di risposta, i problemi di copertura delle liste di campionamento, la diffusione di internet e di modalità di raccolta dati potenzialmente meno costose rispetto a quelle tradizionali, la riduzione dei finanziamenti pubblici alla ricerca) ha indotto gli scienziati sociali a ripensare il modello di disegno di ricerca fino ad allora maggiormente utilizzato e valutare la possibilità di adottare disegni alternativi, basati su una combinazione di modalità diverse di somministrazione del questionario12 (Dillman, Messer, 2010). Numerosi sono gli esempi di indagini campionarie che, proprio per i motivi sopra elencati, hanno dovuto modificare o stanno valutando di cambiare il disegno di ricerca originariamente formulato. È il caso, ad esempio, della European Social Survey.

  • 13 Nella letteratura internazionale tali disegni di ricerca sono talvolta denominati anche multi-mode (...)

20In linea con il paradigma del TSE, le mixed-mode survey13 o indagini campionarie condotte attraverso l’utilizzo di una combinazione di due o più modalità di somministrazione del questionario permettono di ottimizzare la qualità dei dati raccolti, riducendone i costi. Tali disegni di ricerca, infatti, sfruttano al meglio i vantaggi offerti da una certa modalità e ne limitano gli svantaggi attraverso l’utilizzo congiunto di altre tecniche di somministrazione del questionario che non presentano gli stessi limiti. In indagini di questo tipo le diverse modalità possono essere utilizzate in numerose circostanze, ad esempio:

  • durante le diverse fasi in cui si articola un’indagine: il contatto con i membri del campione può avvenire per posta o e-mail, mentre la compilazione del questionario può essere effettuata tramite l’intervista auto-compilata sul web,

  • per somministrare diversi tipi di domande: la maggior parte delle domande del questionario può essere somministrata dall’intervistatore, con un’intervista faccia a faccia, mentre le domande più “delicate” possono essere compilate dall’intervistato con un questionario auto-somministrato,

  • in relazione alle preferenze degli intervistati: in alcuni casi gli intervistati possono scegliere la modalità preferita di somministrazione del questionario fra quelle offerte dai ricercatori.

5.1. Questioni metodologiche

  • 14 Si veda, ad esempio, de Leeuw, Hox, Dillman (2008, 303-310), Dillmand, Messer (2010, 557-569), Grov (...)

21Le possibili combinazioni fra le diverse modalità di somministrazione del questionario possono dar luogo a disegni di ricerca mixed-mode molto più complessi rispetto a quelli illustrati negli esempi precedenti14. Come scegliere, quindi, il disegno di ricerca “migliore”? Per rispondere a questo interrogativo è necessario ricordare che l’obiettivo che si persegue attraverso la conduzione di indagini campionarie consiste nel fornire stime accurate di uno o più parametri di una popolazione oggetto di indagine. Il compito del ricercatore sociale consiste allora, in relazione agli obiettivi conoscitivi di un determinato studio, nel valutare vantaggi e svantaggi di ogni modalità di somministrazione del questionario e nello scegliere quella combinazione di modalità (e la relativa sequenza con cui queste vengono proposte agli intervistati) in grado, contemporaneamente, di minimizzare i costi per la conduzione dell’indagine e ridurre – idealmente annullare – l’impatto delle varie componenti dell’errore di non campionamento.

  • 15 Una discussione esaustiva su tali tematiche va oltre l’obiettivo di questo lavoro. Rimando a de Lee (...)
  • 16 De Leeuw (2008), de Leeuw, Hox, Dillman (2008) e Dillman, Messer (2010), oltre ad offrire un’eccell (...)

22Come specificato da Dillman e Messer (2010, 553), le indagini campionarie condotte con modalità di somministrazione del questionario miste hanno la potenzialità di ridurre almeno due delle cinque componenti che costituiscono l’errore di non campionamento, ovvero l’errore della lista di campionamento e l’errore di non risposta. Esiste perciò un ampio accordo all’interno della comunità scientifica sulle tecniche più efficaci da adottare per ridurre questi tipi di errore15. Nel caso dell’errore di non risposta si consiglia, ad esempio, di contattare gli intervistati utilizzando la tecnica meno costosa e di procedere successivamente con l’adozione di quelle via via più costose. Più complessa appare, invece, la valutazione dell’impatto delle diverse modalità di raccolta dati sull’errore di misurazione. Alcune ricerche hanno dimostrato che l’utilizzo di modalità combinate di somministrazione del questionario può dar luogo ai cosiddetti “effetti modalità” (mode effect): in alcuni casi (soprattutto nel caso di argomenti ritenuti dagli intervistati come “sensibili”), si possono ottenere risposte differenti alla stessa domanda in relazione alla tecnica di somministrazione del questionario utilizzata (De Leeuw, Hox, Dillmand, 2008b, 300-301)16. Nel caso di indagini longitudinali, per fare un esempio, l’introduzione di una nuova modalità può dare luogo a stime differenti rispetto a quelle ottenute in ondate precedenti; il ricercatore si trova quindi nell’impossibilità di stabile con certezza se tale cambiamento sia “reale” oppure, più semplicemente, costituisca l’esito dell’adozione della nuova modalità, ovvero, l’“effetto modalità”.

23L’“effetto modalità” può essere ridotto (o, talvolta, annullato) attraverso l’adozione dell’approccio del disegno unico (unified-mode o uni-mode design) durante la stesura del questionario. Tale approccio prevede la formulazione di domande del questionario caratterizzate da una struttura comune (“common structure and wording”) alle diverse modalità di somministrazione che si intendono utilizzare in una data indagine. In alcuni casi, l’adozione dell’approccio del disegno unico può comportare una limitazione delle potenzialità proprie di una specifica modalità. Ad esempio, se un’indagine è condotta con le tecniche di somministrazione del questionario tramite web e attraverso il questionario postale, allora è necessario che le domande del questionario web siano informatizzate in modo tale da permettere agli intervistati di non rispondere a una domanda (item non response). Va infine ricordato che, in alcuni circostanze, nel caso di una ricerca con un impianto sperimentale, ad esempio, è possibile inoltre correggere statisticamente l’“effetto modalità” attraverso la predisposizione di un sistema di pesi.

6. Uno sguardo al futuro

  • 17 Cito, a titolo di esempio, l’Household Survey Nonresponse Workshop, l’International Panel Survey Me (...)

24L’analisi della letteratura sull’argomento, lo studio del disegno di ricerca di numerose indagini campionarie internazionali, il diffondersi di workshop su aspetti specifici della survey methodology17 inducono a concludere che, nei prossimi anni, le indagini campionarie saranno caratterizzate da un livello sempre più elevato di complessità. Complessità che si declina principalmente lungo tre dimensioni:

  • la raccolta/l’utilizzo di un ampio spettro di informazioni di diversa natura, come dati amministrativi, paradata, misure biologiche, documenti individuali ecc.,

    • 18 Il britannico Economic and Social Research Council ha recentemente finanziato la costituzione di un (...)

    il consolidamento delle web surveys18 e la diffusione di nuove modalità di somministrazione del questionario, come, ad esempio, la somministrazione attraverso il cellulare,

  • l’adozione di combinazioni sempre più articolate di modalità di somministrazione del questionario.

25Il crescente interesse nei confronti di tematiche attinenti la qualità dei dati campionari, come testimoniato dal successo dell’International Total Survey Error Workshop e dalla pubblicazione di numeri monografici di importanti riviste internazionali (ad esempio, il numero speciale sul TSE di «Public Opinion Quarterly») induce a un’ottimistica riflessione: le indagini campionarie del futuro permetteranno di studiare i fenomeni sociali, economici e demografici in modo sempre più accurato.

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Bibliografia

Biemer P. (2010a), Total Survey Error: Design, implementation, and evaluation, «Public Opinion Quarterly», 74, 5, 817-848.
Id. (2010b), Overview of Design Issues: Total Survey Error, in Marsden P.V., Wright J.D. (a cura di), Handbook of Survey Research, Bingley, Emerald, pp. 27-58.

Calderwood L., Lessof C. (2009), Enhancing Longitudinal Surveys by Linking to Administrative Data, in Lynn P. (a cura di), Methodology of Longitudinal Surveys, Chichester, John Wiley & Sons, pp. 55-72.

De Leeuw E.D., Dillman D.A., Hox J.J. (2008), Mixed-Mode Surveys: When and Why, in de Leeuw E.D., Hox J.J., Dillman D. A. (a cura di), International Handbook of Survey Methodology, New York, Lawrence Erlbaum, pp. 299-316.

De Leeuw E.D., Hox J.J., Dillman D.A. (2008a), International Handbook of Survey Methodology, New York, Lawrence Erlbaum.
Id. (2008b), The Cornerstone of Survey Research, in de Leeuw E.D., Hox J.J., Dillman D.A. (a cura di), International Handbook of Survey Methodology, New York, Lawrence Erlbaum, pp. 1-17.

Dillman D.A., Messer B.L. (2010), Mixed-Mode Surveys, in Marsden P.V., Wright J.D. (a cura di), Handbook of Survey Research, Bingley, Emerald, pp. 551-574.

Finch C.E., Vaupel J.W., Kinsella K. (a cura di) (2001), Cells and Surveys: Should Biological Measures Be Included in Social Science Research?, Washington, DC, National Academy Press.

Fumagalli L., Sala E. (2011), The Total Survey Error Paradigm and Pre-Election Polls: The Case of the 2006 Italian General Elections, Working Papers of the Institute for Social and Economic Research, Colchester, University of Essex, paper 2011-29.

Groves R. et al. (2009), Survey Methodology, Hoboken, N.J, Wiley.

Groves R.M., Lyberg L. (2010), Total Survey Error. Past, present and future, «Public Opinion Quarterly», 74, 5, pp. 817-848.

Jäckle A., Sala E., Jenkins S.P., Lynn P. (2004), Validating Survey Data: Experiences Using Employer Records and Government Benefit (Transfer) Data in the UK, in Proceedings of the Survey Research Methods Section of the American Statistical Association, Washington DC, 2004, pp. 4802-4810.

Jaszczak A., Lundeen K., Smith S. (2009), Using nonmedically trained interviewers to collect biomeasures in a national in-home survey, «Field Methods», 21, 1, 26-48.

Jenkins S.P., Lynn P., Jäckle A., Sala E. (2008), Feasibility of linking household survey and administrative record data: new evidence for Britain, «International Journal of Social Research Methodology», 11, pp. 29-43.

Lane J. (2010), Linking Administrative and Survey Data, in Marsden P. V., Wright J.D. (a cura di), Handbook of Survey Research, Bingley, Emerald, pp. 659-680.

Lillard D.R., Wagner G.G. (2006), The Value Added of Biomarkers in Household Panel Studies, Data Documentation 14, DIW Berlin, German Institute for Economic Research.

Lynn P., Jäckle A., Jenkins S.P., Sala E. (2012), The impact of questioning method on measurement error in panel survey measures of benefit receipt: evidence from a validation study, «Journal of the Royal Statistical Society. Series A. Statistics in Society», 175, pp. 289-308.

Marsden P.V., Wright J.D. (a cura di) (2010), Handbook of Survey Research, Bingley, Emerald.

McFall S., Conolly A., Burton J. (2012), Collecting Biomarkers Using Trained Interviewers. Lessons Learned from a Pilot Study, Understanding Society Working Paper Series, 2012-05, Colchester, University of Essex.

Sala E., Knies G., Burton J. (2012),Correlates of obtaining informed consent to data linkage: respondent, interview and interviewer characteristics, «Sociological Methods and Research», 41, 3, pp. 414-439.

Schonlau M., Reuter M., Schupp J., Montag C., Weber B. (2010), Collecting genetic samples in population wide (panel) surveys: feasibility, nonresponse and selectivity, «Survey Research Methods», 4, 2, pp. 121-126.

Verma V. (2006), Issues in Data Quality and Comparability in EU-SILC, paper presented at Comparative EU Statistics on Income and Living Conditions: Issues and Challenges. Eurostat and Statistics Finland Conference, Helsinki, Finland.

Weinstein M., Vaupel J.W., Wachter K.W. (a cura di) (2008), Biosocial Surveys, Washington, DC, National Academy Press.

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Note

1 Il dual frame prevede l’utilizzo di più liste di campionamento per campionare una popolazione d’interesse. Il dual frame viene utilizzato, ad esempio, nel caso di problemi di copertura nelle liste di campionamento.

2 I paradata sono informazioni che vengono prodotte nella conduzione di un’indagine campionaria, come, ad esempio, il numero di chiamate effettuate per contattare gli intervistati o il loro livello di cooperazione.

3 Esiste attualmente un certo consenso all’interno della comunità scientifica in merito al significato del concetto di qualità dei dati. Quando si parla di qualità dei dati si fa riferimento a un concetto multidimensionale le cui principali dimensioni sono costituite da: rilevanza, tempestività, coerenza, comparabilità, accessibilità e accuratezza (Verma, 2006). In questo elaborato, il termine qualità dei dati è considerato in quest’ultima accezione.

4 Il paradigma dell’errore complessivo dell’indagine campionaria prevede la quantificazione dell’errore totale attraverso il calcolo del mean squared error. La trattazione di questo aspetto del paradigma del TSE prescinde dagli obiettivi del presente lavoro. Per approfondimenti sul tema, rimando a Biemer, 2010, 36-53.

5 È il caso, ad esempio, della lista di campionamento che viene solitamente utilizzata nella conduzioni dei sondaggi politici elettorali (cioè l’elenco dei numeri di telefono inclusi nella guida telefonica). Rimando a Fumagalli e Sala (2011) per un approfondimento sull’impatto dell’errore della lista di campionamento sulla qualità dei sondaggi elettorali.

6 Con il termine misure biologiche faccio riferimento a un ampio spettro di misure antropometriche, funzionali e biologiche (Jaszczak et al., 2009).

7 Per i dettagli sulle misure raccolte, rimando a http://www.share-project.org/methodological-research/biomarker-project.html.

8 Alcuni nazioni, tipicamente quelle del Nord Europa, vantano una consolidata esperienza nell’utilizzo dei dati amministrativi.

9 Si veda http://www.adls.ac.uk.

10 Una delle principali ricerche di questo tipo è costituito dallo studio britannico Improving survey measurement of income and employment. Si veda, a questo proposito, Jäckle et al. (2004), Jenkins et al. (2008), Lynn et al. (2012).

11 Ovviamente, nel formalizzare la richiesta per ottenere il consenso informato degli intervistati, è necessario far riferimento alla normativa vigente in una determinata nazione.

12 Con questa espressione faccio anche riferimento alle modalità di contatto con gli intervistati.

13 Nella letteratura internazionale tali disegni di ricerca sono talvolta denominati anche multi-mode survey.

14 Si veda, ad esempio, de Leeuw, Hox, Dillman (2008, 303-310), Dillmand, Messer (2010, 557-569), Groves et al. (2009, 175-177).

15 Una discussione esaustiva su tali tematiche va oltre l’obiettivo di questo lavoro. Rimando a de Leeuw (2008) per un approfondimento sull’argomento.

16 De Leeuw (2008), de Leeuw, Hox, Dillman (2008) e Dillman, Messer (2010), oltre ad offrire un’eccellente rassegna della letteratura su questo argomento, chiariscono i meccanismi che darebbero origine agli “effetti modalità”. Tali meccanismi sarebbero attribuibili tre fattori: il ruolo dell’intervistatore, il tipo di strumento utilizzato (“media related factors”) e la modalità di trasmissione delle informazioni (de Leeuw, 2008, 114-121).

17 Cito, a titolo di esempio, l’Household Survey Nonresponse Workshop, l’International Panel Survey Methods Workshop, il Linking Survey and Social Security Data Workshop.

18 Il britannico Economic and Social Research Council ha recentemente finanziato la costituzione di un gruppo di lavoro il cui obiettivo consiste nell’indagare la seguente questione: “come – e fino a che punto – è possibile utilizzare il web per condurre indagini campionarie sulla popolazione nazionale (general population)?”. Si veda http://www.natcen.ac.uk/genpopweb/about.htm.

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Per citare questo articolo

Notizia bibliografica

Emanuela Sala, « Le indagini campionarie del nuovo millennio »Quaderni di Sociologia, 62 | 2013, 77-90.

Notizia bibliografica digitale

Emanuela Sala, « Le indagini campionarie del nuovo millennio »Quaderni di Sociologia [Online], 62 | 2013, online dal 01 octobre 2013, consultato il 30 novembre 2020. URL: http://journals.openedition.org/qds/452; DOI: https://doi.org/10.4000/qds.452

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Autore

Emanuela Sala

Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale Università di Milano - Bicocca

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