L’analisi di dati secondari delle survey internazionali: potenziali pericoli associati a disegni di campionamento complessi
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Most large-scale secondary data sets from social international surveys (e.g., European Value Survey) are constructed using complex survey sample designs where the population of interest is stratified on a number of dimensions and oversampled within certain of these strata. Moreover, these complex sample designs are collected by means other than simple random samples: usually cluster sampling. The oversampling and cluster sampling must be addressed when analyzing complex sample data. This article shows, using real examples from international surveys, that ignoring the oversampling and clustering of observations might result in underestimated standard errors and biased parameter estimates and gives some gimmicks that researchers can use to address these problems and to make the most of standard statistical software.
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