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Metodologia raccoglie guide su campione, margine di errore, fieldwork, supermedie, par condicio, fonti e scenari AI non demoscopici. Perché il metodo contaPrima di leggere una percentuale bisogna capire chi produce il dato, quando lo raccoglie, come formula la domanda e quali limiti pubblica.
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Le guide sono ordinate per aiutare a leggere fonti, margini, campioni, supermedie, par condicio e contenuti AI dichiarati.
Nota di aggiornamento editoriale Questa pagina risultava troppo breve rispetto allo standard minimo richiesto dal sito. L'aggiornamento aggiunge una risposta più completa, fonti visibili, limiti dichiarati, tabelle e FAQ, senza trasformare il contenu...
Guida metodologica su documento abilitante, platea effettiva è beneficio percepito: perché nei sostegni per famiglie la misura cambia volto quando cambia il requisito formale.
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Guida metodologica sui sondaggi: nel report AAPOR sul 2024 l'errore medio assoluto dei general-election polls scende a 3,3 punti, meglio del 2020 è del 2016, ma restano limiti su elettorato futuro, non risposta è.
Analisi source-based che parte da un video di Vox per chiarire una distinzione essenziale: i sondaggi servono a leggere incertezza e trend, non a comportarsi da profezie perfette.
Analisi source-based che usa un video sul sistema americano per spiegare perché un sondaggio nazionale può essere corretto e tuttavia non raccontare da solo l'esito finale.
Analisi source-based che usa un video molto visto di Vox sul Brexit come gancio per rileggere referendum, aspettative e limiti dei sondaggi sui temi più divisivi.
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Guida metodologica su ordine delle domande, effetto contesto e priming: perché la sequenza di un questionario conta e come leggerla bene.
Guida editoriale
Metodologia raccoglie guide su campione, margine di errore, fieldwork, supermedie, par condicio, fonti e scenari AI non demoscopici.
Perché il metodo contaPrima di leggere una percentuale bisogna capire chi produce il dato, quando lo raccoglie, come formula la domanda e quali limiti pubblica.