Membri del Gruppo di Lavoro Permanente

Campionamento per popolazioni elusive e campionamento per centri:

Il Campionamento per Centri (Blangiardo, 1996) è stato proposto per trattare popolazioni elusive per le quali non esiste una lista incompleta (né ovviamente completa) oppure un insieme di liste incomplete quale, ad esempio, quella identificata dalla popolazione straniera presente sul territorio di una nazione. Tale tecnica è ormai consolidata sia sotto l’aspetto teorico (per una rassegna si veda, ad esempio, Blangiardo, Migliorati e Terzera, 2004) sia dal punto di vista empirico essendo stata adottata in Lombardia già negli anni ’90 e, a partire dal 2000, in modo formalizzato e permanente dall’ istituto per l’integrazione e la multietnicità (I.S.MU.) che conduce un’indagine annuale a livello regionale.

Tuttavia, alcuni aspetti cruciali devono essere approfonditi. In primo luogo il trattamento dei dominii di studio che compaiono in via naturale qualora si fissi l’attenzione, ad esempio, sulle singole nazionalità degli immigrati. Un primo approccio alla tematica che propone opportuni adattamenti della teoria relativa alle piccole aree si trova in Marasini e Migliorati (2006).

Un’altra questione di fondamentale importanza è quella della stima della numerosità della popolazione oggetto d’indagine che richiede il ricorso al concetto di detectability e che è stata affrontata in Migliorati e Terzera (2002), Nicolini (2003), Migliorati (2004), ed è tuttora oggetto di approfondimento.

Campionamento da grandi basi dati:

Con il ricorso all’uso intensivo del computer oggi si è in grado di gestire grandi masse di dati che, una volta organizzate, possono fornire innumerevoli informazioni. Tuttavia, l’organizzazione e l’elaborazione dei dati molto spesso richiede risorse computazionali ed umane eccessive.

Le informazioni devono essere agili e veloci ed è per questo motivo che sempre più spesso i gestori di queste grandi basi di dati sentono la necessità di lavorare su un sottoinsieme dei medesimi, cioè su un campione.

In sostanza sta nascendo un processo contrario all’usuale che, a dispetto del fatto di possedere l’intera informazione, vuole lavorare su campioni per poi trarre l’opportuna inferenza.

L’obiettivo è di studiare questa peculiare possibilità di ricorrere al campionamento; si tratta di accertare se le tecniche di campionamento da utilizzarsi sono quelle tradizionali, oppure sono particolari e tali da aprire nuove strade per l’inferenza.