For sampling surveys aiming at producing estimates for different domains of interest, in some cases, a sampling design adopted is the Stratified Simple Random Sampling (SSRS) design in which strata are defined by crossing of the variables that define the domains of estimate (multi-way stratification). When there are many strata, the SSRS design could be inefficient due to many small strata. The paper introduces the Incomplete Stratified Sampling( ISS) enables to overcome such inefficiencies exploiting the auxiliary information available both from the sampling frame and from other sources such as previous surveys. Such opportunity is less marked in the SSRS designs. The ISS has been used to draw the sample of the Istat 2015 survey on University graduates' vocational integration. The design requires a smaller sample size than the SSRS design to satisfy the fixed precision thresholds of the estimates, since with the ISS design the allocation process has no constraints on stratum sample sizes.

Le indagini campionarie finalizzate alla produzione di stime per una molteplicità di domini, in alcuni casi, utilizzano un disegno stratificato semplice (SSRS) in cui gli strati sono ottenuti a partire dall’incrocio delle variabili che definiscono i domini di stima (stratificazione a più vie). Quando le variabili di stratificazione sono non annidate e presentano molte modalità, il disegno può risultare inefficiente a causa dei molti strati e della popolazione ridotta. Il lavoro introduce il disegno a Stratificazione Incompleta (ISS) in grado di superare tali inefficienze sfruttando appieno le informazioni ausiliarie disponibili, sia dalla lista di campionamento sia da altre fonti quali indagini precedenti per allocare il campione. Tale caratteristica è meno spiccata nei disegni SSRS. Il disegno ISS è stato utilizzato per selezionare il campione dell’indagine Istat sui laureati del 2015. Questo richiede una dimensione campionaria minore rispetto al disegno SSRS per rispettare le soglie di precisione fissate delle stime, poiché il disegno ISS non ha vincoli di numerosità negli strati.

Incomplete Stratified Sampling design for the University graduates' vocational integration survey / Claudia De Vitiis, ; Righi, Paolo; Terribili, MARCO DIONISIO. - In: RIVISTA DI STATISTICA UFFICIALE. - ISSN 1828-1982. - (2016).

Incomplete Stratified Sampling design for the University graduates' vocational integration survey

RIGHI, PAOLO
;
Marco Dionisio Terribili
2016

Abstract

For sampling surveys aiming at producing estimates for different domains of interest, in some cases, a sampling design adopted is the Stratified Simple Random Sampling (SSRS) design in which strata are defined by crossing of the variables that define the domains of estimate (multi-way stratification). When there are many strata, the SSRS design could be inefficient due to many small strata. The paper introduces the Incomplete Stratified Sampling( ISS) enables to overcome such inefficiencies exploiting the auxiliary information available both from the sampling frame and from other sources such as previous surveys. Such opportunity is less marked in the SSRS designs. The ISS has been used to draw the sample of the Istat 2015 survey on University graduates' vocational integration. The design requires a smaller sample size than the SSRS design to satisfy the fixed precision thresholds of the estimates, since with the ISS design the allocation process has no constraints on stratum sample sizes.
2016
Le indagini campionarie finalizzate alla produzione di stime per una molteplicità di domini, in alcuni casi, utilizzano un disegno stratificato semplice (SSRS) in cui gli strati sono ottenuti a partire dall’incrocio delle variabili che definiscono i domini di stima (stratificazione a più vie). Quando le variabili di stratificazione sono non annidate e presentano molte modalità, il disegno può risultare inefficiente a causa dei molti strati e della popolazione ridotta. Il lavoro introduce il disegno a Stratificazione Incompleta (ISS) in grado di superare tali inefficienze sfruttando appieno le informazioni ausiliarie disponibili, sia dalla lista di campionamento sia da altre fonti quali indagini precedenti per allocare il campione. Tale caratteristica è meno spiccata nei disegni SSRS. Il disegno ISS è stato utilizzato per selezionare il campione dell’indagine Istat sui laureati del 2015. Questo richiede una dimensione campionaria minore rispetto al disegno SSRS per rispettare le soglie di precisione fissate delle stime, poiché il disegno ISS non ha vincoli di numerosità negli strati.
Multi-way stratification; incomplete stratification; sample allocation
01 Pubblicazione su rivista::01a Articolo in rivista
Incomplete Stratified Sampling design for the University graduates' vocational integration survey / Claudia De Vitiis, ; Righi, Paolo; Terribili, MARCO DIONISIO. - In: RIVISTA DI STATISTICA UFFICIALE. - ISSN 1828-1982. - (2016).
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