In particolari tipologie di indagine è possibile approssimare il concetto di Universo alla lista delle unità statistiche.

Un esempio è quello dei clienti nelle aziende B2B:
il fornitore infatti richiede ai propri clienti i dati anagrafici ed i riferimenti telefonici.

Il tasso di copertura in una survey telefonica è correlato con:
1- l'aggiornamento dei riferimenti per contattare le unità statistiche;
2- la disponibilità eventuale di più numeri di telefono per unità statistica.

Quindi la disponibilita' di piu' numeri di telefono aumenta il tasso di copertura, da non confondere con il Response Rate, cioé la percentuale di unità statistiche che siamo in grado di contattare.

Avere più numeri telefonici per ogni unità statistica aumenta la reperibilità poiché:
1- se uno dei numeri cambia vi è una probabilità non nulla che i rimanenti numeri di telefono non siano cambiati;
2- se non si riesce a rintracciare una unità statistica ad un numero di telefono, nel periodo e negli orari in cui viene condotta la survey, vi è una probabilità non nulla che sia possibile rintracciare la stessa unità ai rimanenti numeri di telefono nel periodo e negli orari in cui viene condotta l'indagine statistica.

La copertura correlata positivamente col numero di riferimenti telefonici potrebbe influenzare in modo significativo le stime finali.

Un esempio: ipotizziamo che in un data base (ad esempio quello della Camera di Commercio) il numero di telefono venga immesso al momento dell'iscrizione e non più aggiornato.

La conseguenza di questa operatività sarebbe quella che le aziende che da più tempo sono registrate nel database avrebbero, a parità di altre condizioni, minore probabilità nell'essere contattate a causa del mancato aggiornamento dei numeri di telefono. Avremmo perciò una distorsione delle stime dovuta alla correlazione tra la data di inserimento nelle liste della CCIAA e la raggiungibilità dell'unità statistica.

I fattori che invece influenzano il Response Rate sono:
1- il soggetto che promuove la survey;
2- le motivazioni per l'universo a rispondere alla survey;
3- l'invio dell'informativa (fax o e-mail inviata all'unità statistica per informarla degli scopi della survey);
4- la qualità operativa delle procedure adottate dalla società che effettua la survey.

Un esempio concreto: una società di servizi effettua una indagine al fine di migliorare i propri servizi sui propri clienti.

Questa società ha a disposizione un database di 800 clienti.
Molte di queste unità sono in possesso di più numeri di telefono.
Obiettivo della survey era di intervistare 300 clienti.

La seguente è la distribuzione dell'universo per numerosità dei numeri di telefono collegati ad ogni unità statistica.

Al termine della survey abbiamo rilevato un tasso di risposta pari all'83%.
Questo tasso è assolutamente anomalo se confrontato con tassi di risposta del 20% su popolazione per un tipico sondaggio d'opinione ed un 30-40% su sondaggi ad aziende.
Questo elevato tasso indica che:
1- il fornitore di servizi viene considerato un soggetto "credibile" da parte dei clienti;
2- i clienti erano motivati a rispondere dato l'oggetto della survey;
3- l'informativa (via fax e via e-mail) ha eliminato i possibili dubbi e motivato i potenziali rispondenti;
4- la supervisione, gli intervistatori, il software, il questionario ed in generale la qualità di esecuzione della survey hanno rispettato gli standard da noi imposti.

Una domanda che ci siamo posti è stata quella legata a possibili effetti selezioni dei rispondenti legati al possesso di più numeri di telefono: cioe' la piu' alta reperibilità delle unità con più numeri di telefono ha influenzato la tipologia di rispondenti e quindi abbiamo intervistato un numero percentualmente maggiore di unità con quattro numeri di telefono, e via decrescendo fino ad intervistare una percentuale significativamente inferiore di unità con un solo numero di telefono?

Abbiamo quindi analizzato i Rispondenti per il numero di telefoni di cui eravamo in possesso.

La percentuale di rispondenti sull'universo suddivisi per numerosità di numeri di telefono sono:

Quindi meno di una unità su 3 di quelli in possesso di un solo numero di telefono è stato intervistato; poco più di una unità su 3 di quelli con due numeri di telefono sono stati intervistati; fino ad arrivare che quasi una unità su due di quelle con 4 numeri di telefono sono stati intervistati.

Conclusione

Un metodo non probabilistico di intervista genera delle distorsioni sul campione.

Il numero di riferimenti telefonici presenti in una lista di clienti può essere determinato da:
1- rapporto più o meno stretto con i clienti;
2- differente disponibilità generale verso la fornitura di un numero di cellulare dei clienti al fornitore;
3- disponibilità di più sedi o di più uffici.

La probabilità di risposta di un cliente è correlata al numero di numeri di telefono comunicati al fornitore.

Potrebbe esistere una correlazione fra la numerosità di numeri di telefono forniti dal cliente al fornitore e la soddisfazione del cliente verso quel fornitore.

E' necessario quindi verificare questa correlazione ed eventualmente correggere il dato.

Buon lavoro a tutti!

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