I contenuti relativi a EVER sono riportati nelle seguenti sezioni:
Descrizione
EVER è un software dedicato al calcolo delle stime e degli errori di campionamento in indagini complesse.
Nella versione attuale EVER rende disponibili le seguenti funzionalità principali:
- Replicazione del campione
- Calibrazione dei dati replicati
- Calcolo delle stime, degli errori standard e degli intervalli di confidenza di:
- Totali
- Medie
- Distribuzione di frequenza assoluta e relativa
- Tabelle di contingenza
- Rapporti tra totali
- Quantili
- Coefficienti di regressione
- Calcolo delle stime, degli errori standard e degli intervalli di confidenza di stimatori definiti dall’utente (arbitrari, anche privi di una rappresentazione analitica).
- Stime ed errori in sottopopolazioni
La tecnica di stima della varianza campionaria implementata nel package EVER si basa sul metodo DAGJK (Delete-A-Group Jackknife) esteso proposto da Kott.
Il metodo DAGJK può essere visto come una variante computazionalmente efficiente del tradizionale metodo jackknife stratificato. La necessità di costruire una replica dei pesi originali per ogni PSU inclusa nel campione rende, di fatto, irrealistico il ricorso al metodo jackknife tradizionale per indagini “complesse e grandi” (decine di migliaia di PSU in strati numerosi e di dimensione molto variabile). L’utilizzabilità pratica del metodo DAGJK poggia, al contrario, sulla capacità del metodo di costruire – per una vasta gamma di stimatori e di disegni di campionamento – stime degli errori standard (quasi) non distorte anche con un piccolo numero (qualche decina) di repliche.
In aggiunta alla sua peculiare efficienza computazionale, il metodo DAGJK gode dei principali vantaggi comuni ai più diffusi metodi di replicazione del campione.
L’idea base di tutti i metodi di replicazione del campione consiste nello stimare la varianza campionaria di uno stimatore arbitrario mediante una adeguata misura della variabilità delle sue stime su repliche opportunamente costruite di un campione originario. Si tratta, dunque, di metodi intrinsecamente versatili, in grado, cioè, di fornire stime della varianza campionaria senza fare ricorso ad ipotesi restrittive sulla distribuzione dei dati della popolazione e/o sulla forma funzionale degli stimatori. Poiché tutto quello di cui necessitano è (i) la definizione della tecnica di replicazione e (ii) la definizione del metodo di calcolo dello stimatore su un campione, i metodi di replicazione si prestano, fra l’altro, a stimare la varianza di stimatori privi di una rappresentazione analitica (non esprimibili, cioè, come funzioni di valori direttamente osservabili sulle unità statistiche).
EVER è concepito per sfruttare appieno la versatilità del metodo di replicazione DAGJK: oltre a coprire gli stimatori di uso più comune nelle indagini campionarie su vasta scala, il package fornisce, infatti, all’utente uno strumento amichevole per calcolare stime, errori standard ed intervalli di confidenza di stimatori arbitrari, definiti dall’utente medesimo. Questa funzionalità rende il package EVER particolarmente attraente in tutti i casi in cui il metodo di linearizzazione di Taylor per la stima della varianza campionaria sia applicabile solo al prezzo di forti approssimazioni (il problema della stima della povertà relativa è un possibile esempio).
Informazioni
| Status: | validato |
| Autore: | Istat |
| Licenza: | EUPL-1.1 |
| Codifica GSBPM: | 5.6 Calculate weights 5.7 Calculate aggregates |
| Linguaggio di programmazione: | R |
| Parole chiave: | calibrazione, calcolo delle stime, replicazione del campione, indagini complesse, stimatori complessi, Delete-A-Group Jackknife |
| Contatto: | nome: Diego Zardetto email: zardetto@istat.it |
Reperimento software e documentazione
REQUISITI TECNICI
Ambiente R versione 2.5.1 o superiore.
COPYRIGHT
Copyright 2013 Istat
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DISCLAIMER
L’Istat non si assume la responsabilità per risultati derivanti da un uso dello strumento non coerente con le indicazioni metodologiche contenute nella documentazione disponibile.
DOWNLOAD
Data di rilascio: 16/06/2020
INSTALLAZIONE
Il package scaricato può essere installato da R come segue:
> install.packages(path_to_file, repos = NULL)
dove il character path_to_file identifica il percorso verso il file .zip o .tar.gz scaricato.
DOCUMENTAZIONE TECNICA E METODOLOGICA
Reference manual – EVER v. 1.3
ALTRA DOCUMENTAZIONE