Un criterio generalizzato per l'imputazione di dati mancanti in indagini congiunturali

Nell’ambito della maggior parte delle indagini longitudinali a carattere economico la necessità di diffondere dati a breve termine si accompagna, spesso, al verificarsi di fenomeni di non risposta occasionale, sul cui trattamento statistico si è ampia mente dibattuto. In generale, se buone tecniche di imputazione possono migliorare le stime preliminari basate solo sui rispondenti, tecniche carenti possono peggiorare ben più sensibilmente la qualità complessiva dei macrodati normalmente diffusi. Quindi, prima di operare imputazioni è opportuno verificare l’esistenza di possibili differenze strutturali tra rispondenti e non rispondenti riguardo alla variabile di interesse, ossia analizzare il grado di ignorabilità delle non risposte, nonché valutare il rapporto costi/benefici rispetto alla possibilità alternativa di utilizzare opportune procedure di ponderazione dei rispondenti, senza introdurre, quindi, alterazioni della base dati effettivamente raccolta. Oggetto dell’articolo è l’illustrazione di una procedura di imputazione delle mancate risposte (sia parziali che totali) nel caso di rilevazioni longitudinali ripetute nel tempo ad intervalli regolari (generalmente mesi, o trimestri) sullo stesso insieme di unità. La trattazione teorica del paragrafo 2 sarà discussa in un’ottica operativa nel paragrafo 3, mentre nel paragrafo 4 sono proposti alcuni indicatori di qualità. L’applicazione ad un caso concreto, riportata nel paragrafo 5, permette di trarre delle indicazioni di massima sulle proprietà ed i limiti della procedura, evidenziandone la forte dipendenza dalla struttura stagionale del fenomeno osservato.

Roberto Gismondi, Un criterio generalizzato per l'imputazione di dati mancanti in indagini congiunturali in "RIVISTA DI STATISTICA UFFICIALE" 2/2000, pp , DOI: