Titolo: Attenti al sondaggio!
Autore: Paolo Natale
| Edizione: | 2009 |
| Collana: | Saggi Tascabili Laterza [324] |
| ISBN: | 9788842089896 |
| Argomenti: | Attualità politica ed economica, Scienze della comunicazione |
- Pagine: 140
- Prezzo: € 12,00
In breve
«Pronto, buongiorno. Stiamo effettuando un sondaggio: posso farle qualche domanda?»: in pochi in Italia siamo sfuggiti a una simile telefonata. Dal marketing alla politica, dal costume all’informazione, comportamenti, desideri e aspettative degli italiani sono quotidianamente sottoposti a indagine. Ma quanto possiamo fidarci dei risultati dei sondaggi presentati sui giornali e in Tv? Paolo Natale svela fatti, misfatti e insidie dello strumento demoscopico, tanto utile quanto controverso e pieno di tranelli.
Indice
Premessa - 1. I confini del sondaggio - 2. Una breve storia del sondaggio politico - 3. I sondaggi politici contemporanei - 4. Sondaggi all’uscita dei seggi e proiezioni: limiti e vantaggi - 5. Perché non fidarsi (troppo) dei sondaggi - Parole chiave - Riferimenti bibliografici
Leggi un brano
Si sente spesso dire: questo sondaggio non è scientifico, non ha i necessari criteri di scientificità. Oppure: il televoto è soltanto uno «pseudo-sondaggio», non è abbastanza affidabile. Cosa significano queste espressioni? E quali sono i criteri per rendere scientifico un sondaggio?
Nella letteratura, non particolarmente vasta, sui sondaggi non esiste alcuna menzione di possibili differenziazioni tra sondaggi scientifici o non scientifici. Esistono soltanto riferimenti a criteri statistici e procedurali utili a svolgere ogni specifico tipo di sondaggio nel miglior modo possibile, cercando di evitare errori nelle differenti fasi del procedimento. Un sondaggio è composto da una serie di passaggi più o meno obbligati, in ognuno dei quali occorre tenere in considerazione i corretti criteri per giungere al risultato finale. Ciascuna delle fasi di un sondaggio può quindi essere inficiata da errori, distorsioni, manchevolezze che non permettono il corretto perseguimento del proprio obiettivo.
Si potrebbe, ad esempio, effettuare un campionamento probabilistico perfetto («scientifico»), ma introdurre poi una distorsione fatale nel modo in cui si formula una certa domanda. Oppure si potrebbe effettuare un sondaggio corretto in tutte le sue fasi, con l’obiettivo però di ottenere una stima, come ad esempio quella del quoziente di intelligenza degli italiani o della loro abilità alla guida, che si può correttamente rilevare solamente attraverso altri metodi, con test empirici.
Spesso vengono etichettati con il termine di «sondaggi scientifici», semplicemente, quelli effettuati utilizzando un cosiddetto campione probabilistico, un campione ove cioè tutti gli individui dell’unità di analisi di riferimento abbiano l’identica probabilità a priori di essere intervistati, con l’obiettivo di espandere i risultati del sondaggio all’intera popolazione. Tale clausola non solo è molto parziale ma è anche scorretta nella sua impostazione, dal momento che non tiene conto dei tipi di sondaggio dove l’obiettivo non è quello di avere stime rappresentative dell’intero universo di riferimento.
E non basta. È infatti opportuno sottolineare, per i tanti puristi accademici dell’inchiesta campionaria, come sia praticamente impossibile realizzare un sondaggio con un campione che corrisponda perfettamente ai criteri del campionamento probabilistico. A meno che l’universo di riferimento non sia estremamente limitato. Perché l’assunto di base, che ogni soggetto abbia la medesima probabilità di essere estratto, rimane un mero assunto teorico, una sorta di chimera empirica.
Vediamo perché. Supponiamo di procedere come «da manuale»: vogliamo conoscere, ad esempio, quale sia l’attuale fiducia dei nostri concittadini nei confronti dell’Unione Europea. Estraiamo dunque casualmente dalle liste elettorali italiane 1000 individui che formeranno il campione probabilistico cui dovrà essere posta una serie di domande sulla Ue.
Si tratterà a questo punto di contattarli per poterli poi intervistare. Supponiamo di aver deciso di svolgere l’indagine attraverso interviste telefoniche, meno costose e più rapide; inizieremo allora a cercare il numero di telefono dei 1000 individui. Per molti di questi non ci saranno problemi, ma di alcuni sarà quasi impossibile ottenerlo, o perché il suo nucleo familiare non è iscritto all’elenco, o perché non è lui/lei il nominativo registrato, o perché possiede solo un telefono cellulare, o addirittura perché non possiede un telefono. Anche dopo molti tentativi, e utilizzando tutti gli stratagemmi per riuscire a trovare il numero, è altamente probabile che non per tutti si riesca ad averlo.
Per aggirare l’ostacolo, avevamo però preventivamente estratto anche uno o più campioni di riserva, anch’essi con procedure di tipo probabilistico. Sostituiremo dunque agli individui irreperibili le loro rispettive prime riserve, poi le seconde, e così via. Fino a che avremo ottenuto i numeri di telefono di tutti i 1000 individui da intervistare. Già a questo punto abbiamo introdotto un primo elemento di distorsione: chi ci assicura infatti che gli individui privi di numero di telefono sono simili, nei loro giudizi, ai loro sostituti?
Ma procediamo con il sondaggio, iniziando a telefonare agli individui del nostro campione. Molti risponderanno; però qualcuno di loro sarà irreperibile, o perché è in vacanza, o perché è fuori per lavoro, o perché ha il telefono sempre occupato, o perché sta facendo altro e non vuole essere interrotto. E anche dopo numerosi tentativi, non riusciremo a contattarli. Anche in questo caso, avevamo preventivamente trovato i numeri di telefono di altri campioni di riserva. Tenteremo quindi di metterci in contatto con gli individui del primo campione di riserva, poi del secondo, e così via. Fino a che riusciremo a parlare con tutti i 1000 individui. Abbiamo in tal modo introdotto un secondo elemento di distorsione: chi ci assicura infatti che gli individui in vacanza, o fuori per lavoro, hanno giudizi simili ai loro sostituti?
Procediamo ancora. Tra i 1000 individui contattati, molti risponderanno alle domande che poniamo loro; ma alcuni tra questi non vorranno essere intervistati, o perché l’argomento interessa poco, o perché non hanno tempo, o perché semplicemente sono ostili a ogni tipo di sondaggio. Dopo aver tentato invano di convincerli, utilizzeremo di nuovo altri campioni di riserva, fino a che saremo riusciti a ottenere 1000 risposte ai quesiti che intendevamo porre. Introducendo però un terzo elemento di distorsione: chi ci assicura infatti che gli individui che non ci hanno voluto rispondere hanno giudizi simili ai loro sostituti?
Per ora ci fermiamo qui, evitando di prendere in considerazione altri fattori di distorsione (come la possibile differenza tra individuo e individuo nell’interpretazione delle domande poste, la scelta del tipo di risposte previste, il tipo di scala utilizzata, il livello di disponibilità degli intervistati a dire realmente ciò che pensano, ecc.). Ma già a questo livello appare chiaro come del campione perfettamente probabilistico che avevamo estratto sia rimasto ben poco; le risposte si riferiranno infatti a un campione di individui:
– di cui abbiamo trovato il numero di telefono;– che siamo riusciti a reperire telefonicamente;– che erano disponibili a essere intervistati.
Senza contare che, se la domanda iniziale doveva riferirsi al giudizio sulla Ue in uno specifico momento, è possibile che nel tempo trascorso per recuperare i 1000 individui disponibili (e proprio quei nominativi estratti) siano accaduti avvenimenti tali per cui le valutazioni degli intervistati sono mutate.
Gli stessi problemi, se non maggiori, si sarebbero presentati nel caso di interviste postali, o via Internet, o, ancor peggio, di persona. Da decenni negli ambienti accademici si racconta una sorta di leggenda metropolitana che narra la storia di un valente ricercatore il quale, volendo intervistare realmente tutti gli individui di un campione di 2000 individui estratto casualmente dalle liste elettorali, impiegò mesi nell’impresa; riuscì ad avere le risposte soltanto di 1999 tra loro.
Il ricercatore, «scientificamente» cocciuto, volle intervistare anche l’ultimo dei 2000, per evitare distorsioni campionarie; ma l’individuo mancante era una sorta di pastore errante, ed essendo errante non aveva una residenza fissa e non si riusciva perciò a contattarlo. Dopo diverse traversie, lo trovò infine in una capanna, circondato dalle sue pecore, gravemente malato; tanto malato che, purtroppo, morì prima di poter rispondere alle domande del questionario. Il ricercatore, seccato, buttò alle ortiche anche tutti gli altri questionari in suo possesso e non rese mai pubblici i risultati di quell’indagine.
La leggenda, nella sua paradossalità, rende bene l’idea di come sia di fatto impossibile, anche per il ricercatore più motivato, assicurare la perfetta aderenza tra campione teorico e campione effettivo. Insomma: non solo quella clausola di scientificità riferita al sondaggio è parziale (riguarda cioè il solo campionamento), ma con molta difficoltà si potrebbe applicare a qualsiasi sondaggio mai realizzato. D’ora in poi non parleremo più quindi di sondaggi scientifici o non scientifici, quanto piuttosto di sondaggi «corretti» o di sondaggi «scorretti».
