8 Test sociometrico
Il test sociometrico nasce al fine di rilevare le relazioni interpersonali esistenti all’interno di un gruppo di individui; infatti il suo
campo di applicazione ideale è rappresentato da una classe scolastica. Nella sua forma più semplice il test sociometrico consiste in un
questionario con poche domande, che ruotano intorno al tema della preferenza e rifiuto nei confronti degli altri appartenenti al
gruppo. In questo modo si può conoscere lo status sociometrico personale, cioè il grado di prestigio di cui gode un elemento rispetto
agli altri componenti del gruppo, e la struttura sociometrico del gruppo, cioè l’organizzazione interna del gruppo (con sottogruppi,
persone isolate, relazioni tra i sottogruppi, ecc.). La tecnica è quindi utile sia come strumento di diagnosi individuale che per cogliere
la struttura relazionale del gruppo. Tuttavia esso è adatto solo per gruppi strutturati perché è necessario che sia delimitato nettamente
il raggio di scelta del soggetto. In questi ultimi tempi questa tecnica ha ripreso piede all’interno della network analysis (analisi di
rete).
Parte quarta: IL CAMPIONAMENTO
1 - Popolazione e campione
Anche se può sembrare strano, la scelta casuale (tipica del campionamento) deve segue ire regole ben precise. Un campionamento
infatti può essere definito come un procedimento attraverso il quale si estrae, da un insieme di unità (popolazione) costituenti
l’oggetto di studio, un numero ridotto di casi (campione) scelti con criteri tali da consentire la generalizzazione all’intera popolazione
dei risultati ottenuti studiando il campione. La rilevazione campionaria presenta i vantaggi per quanto riguarda il costo di rilevazione,
i tempi di raccolta dati ed elaborazione, l’organizzazione, l’approfondimento e l’accuratezza.
2 - Errore di campionamento
Intendiamo per popolazione un insieme N (ampiezza della popolazione) di unità (dette anche “unità statistiche” o “unità di analisi”).
Di queste, suddette, unità vogliamo studiare le variabili (proprietà) X, Y, Z, … . Studiarle significa conoscere alcuni valori che
vengono assunti da quest ultime, sull’ intera popolazione, utili per descrivere la distribuzione complessiva delle variabili o le
relazioni fra le variabili stesse, che chiamiamo parametri.
Chiamiamo campione l’ insieme delle n (ampiezza del campione) unità campionarie (che chiamiamo ‘casi’) selezionate tra le N unità
che compongono la popolazione, allo scopo di rappresentarla (da cui l’ uso dell’ espressione “campione rappresentativo”). La
popolazione è l’ oggetto da conoscere, il campione è lo strumento della conoscenza. Chiamiamo campionamento la procedura che
seguiamo per scegliere le n unità campionarie del complesso delle N unità della popolazione.
La tecnica del campionamento presenta tuttavia anche degli svantaggi. Infatti, se l’indagine totale fornisce il valore esatto del
parametro che si vuole conoscere, l’indagine campionaria ne fornisce solo una stima, cioè un valore approssimato. Ciò significa che
il valore in questione non è certo, ma solo probabile, e inoltre questa probabilità può variare entro un certo intervallo (detto intervallo
di fiducia). La stima del campione sarà quindi sempre affetta da un errore, che si chiama errore di campionamento. Se però il
campione è probabilistico (cioè scelto secondo una procedura rigorosamente casuale), la statistica ci permette di calcolare l’entità di
tale errore.
V = v ± e V: parametro della popolazione (incognito); v: stima del campione; e:errore di
campionamento
3; 3.1; 3.2 - Campioni probabilistici: il campione casuale semplice; errore di campionamento; ampiezza del
campione
Nei campioni probabilistici l’unità d’analisi è estratta con una probabilità nota e diversa da zero. È necessario conoscere la
popolazione. Il caso più semplice del campione probabilistico è quello del campionamento casuale semplice, in cui ogni individuo
della popolazione ha uguali possibilità di essere scelto per il campione. Si devono estrarre gli individui senza riferimento a
caratteristiche individuali; si assegna un numero a ciascuna persona e si sceglie a caso. Qualora il parametro da stimare sia una
media, l’ errore di campionamento è dato da: