Data & trend analysis, Appunti di Database Relazionali

Scarica Data & trend analysis e più Appunti in PDF di Database Relazionali solo su Docsity! Data & trend analysis Riassunto libro Capitolo 2 APPROCCIO QUANTITATIVO E QUALITATIVO LE TAPPE DELLA RICERCA SOCIALE 1. Definizione degli obiettivi conoscitivi 2. Esplorazione 3. Costruzione di un modello di analisi 4. Raccolta e analisi delle informazioni 5. Interpretazione Che cos’è un processo? È un modo di progredire verso un fine Che cos’è un metodo? ‘’Messa in pratica’’ del processo, adattato al fenomeno studiato Prima tappa Definizione degli obiettivi conoscitivi Enunciazione del progetto sotto forma di obiettivi conoscitivi ↓ Sviluppo di un obiettivo conoscitivo ↓ Definizione dell’oggetto di ricerca Caratteristiche: - Chiarezza precisa, coincisa, univoca - Fattibilità realistica - Pertinenza dell’obiettivo sociale Seconda tappa Esplorazione Prevede un lavoro di lettura critica, che ha l’obiettivo di approfondire l’obiettivo conoscitivo. La scelta della lettura no è una scelta casuale, in quanto per scegliere una lettura rispetto ad un’altra è necessario che quest’ ultima sia dotata di alcune caratteristiche: • Legami con la domanda • Elementi di analisi e d’interpretazione • Approcci diversificati • Riflessioni e scambi di vedute Alla fine della lettura, si sarà in grado di riformulare la domanda sulla base delle conoscenze apprese. Pertanto L’obiettivo finale di questa fase sarà quello di arricchire la conoscenza e aumentare la capacità di costruire spiegazioni sistematiche. Terza tappa Costruzione di un modello di analisi Questa tappa è suddivisa a sua volta in tre altre tappe: 1. Stabilire le dimensioni costitutive 2. Individuare gl’indicatori di misurazione 3. Confrontare l’ipotesi In questa fase, risulta essere necessario cercare di rispondere alle domande, come per esempio: Osservare cosa? Rispetto a chi? Come? Tenendo sempre presente l’obiettivo, che è quello di circoscrivere il contesto dell’analisi empirica, rendono espliciti tutti i concetti utilizzati e tutte le procedure seguite. Quarta tappa Raccolta e analisi delle informazioni Questa tappa presuppone 4 passaggi fondamentali: 1. Testare lo strumento di osservazione 2. Assicurarsi del suo grado di adeguatezza e precisione 3. Assicurarsi che tutto il processo si svolga in maniera adeguata 4. Scegliere le tecniche più adatte Quinta tappa Interpretazione Descrizione dei dati → Interpretazione euristica L’euristica è una parte dell’epistemologia che si occupa di favorire la ricerca di nuovi sviluppi teorici, tecnologici ed empirici per generare nuova conoscenza. È suddivisa in 3 parti: • Riassunto del processo di ricerca seguito • Presentazione dettagliata degli apporti di ricerca • Prospettive di ordine pratico APPROCCIO QUANTITATIVO E QUALITATIVO La realtà può essere considerata conoscibile: - Oggettivamente - Come costruzione sociale della stessa A seconda dello statuto ontologico della realtà si sviluppano due approcci alla ricerca sociale: Approccio esplicativo, che considera come i fatti sociali possano essere: • Osservati e misurati • Ricondotti a delle regolarità empiriche • Formalizzati in teorie che li spieghino • Generalizzati all’intera società Approccio comprendente, ossia un procedimento conoscitivo che mira a leggere il senso dell’azione sociale ricostruendone i significati dal punto di vista dell’attore sociale. Segue la logica della comprensione e presta particolare attenzione all’esperienza degli individui, senza tener conto dell’idea che si fanno coloro che partecipano, perché le idee non si osservano, si comprendono, e non si descrivono ma s’interpretano. La differenza tra i due approcci definisce una differenza conseguente, tra i metodi. Per questa ragione si può definire una differenza tra metodologie quantitative e qualitative. Metodologie quantitative→ impiego della matrice dati, presenza di definizioni operative per la costruzione delle variabili, utilizzo della statistica nell’analisi dei dati Metodologie qualitative → assenza della matrice dati, non ispezionabilità della base empirica, carattere non formalizzato delle procedure di analisi dei dati Teorie ↓ Ricerche e domande cognitive ↓ Ipotesi Un’ipotesi per essere indagabile dev’essere operativizzabile: Bisogno conoscitivo ↓ Obiettivo conoscitivo generale ↓ Obiettivo conoscitivo specifico = Domande su cui si articolerà il fenomeno Tipologie di ricerca La tipologia di ricerca dipende dalle caratteristiche dell’ipotesi. Esistono tre tipologie di ricerca: 1- Ricerca descrittiva Individua le variabili che caratterizzano il fenomeno e che agiscono su di esso 2- Ricerca correlazionale Studiamo il rapporto tra variabili e la loro influenza reciproca, senza però stabilire alcune nesso di causalità 3- Ricerca causale Vanno alla ricercare nessi di causalità tra le variabili Solitamente le ricerche sociali sono di tipo descrittivo oppure correlazionale L’OPERATIVIZZAZIONE: DALL’IPOTESI ALLA RILEVAZIONE DEI DATI Operativizzare, vuol dire trasformare dei concetti astratti in variabili misurabili. Essa è la condizione necessaria per rendere un’ipotesi indagabile. Questo processo non avviene allo stesso modo per tutti i concetti, proprio perché esistono dei concetti più facilmente operativizzabili, anche in tempi minori rispetto ad altri. Concetto di misurabilità Un concetto è misurabile solo se può essere associato a qualche elemento di tipo: • Cognitivo • Comportamentale • Attegiamentale Per cui le variabili che ne derivano possono essere di due tipologie: - Variabile ascritta, non modificabile e appartenente a dei soggetti - Variabile assunta, che invece descrive le caratteristiche di un d’oggetto in relazione ad aspetti e dinamiche socio-culturali Variabile = rappresenta ciò che si vuole misurare Domanda di ricerca = è il mezzo, che associato a ricerche e documentazioni ci conduce all’ipotesi Domanda del questionario = è il mezzo sottoposto a dei campioni per misurare una determinata variabile LA RICERCA SOCIALE È una ricerca molto complicata, ed è per questo che spesso durante l’analisi si cerca sempre di semplificare il fenomeno riconducendolo a variabili più semplici che aiutano a comprenderne la complessità. Scomposizione di un fenomeno complesso ↓ Risoluzione, comprensione e analisi ↓ Studio di più variabili ↓ Conduzione della ricerca multi fattoriale Passaggi della ricerca multi fattoriale: Traduzione di un concetto astratto in fenomeno concreto ↓ Definizione operativa dell’oggetto e del fenomeno che si vuole osservare ↓ Definizione concreta della variabile e delle sue modalità Tutto ciò segna il passaggio da obiettivi conoscitivi generali a obiettivi specifici caratterizzati dalle singole domande in cui scomponiamo il fenomeno per comprenderlo. CONCETTI, INDICATORI, INDICI I concetti per essere definirli ed empiricamente controllabili devono essere supportati dagli indicatori. Indicatori = concetti più semplici traducibili in termini osservativi, legati ai concetti generali a un rapporto semantico, con l’obiettivo di argomentare le decisioni Indici = sintesi delle globalità, delle variabili prodotte dai vari indicatori. Articolazione del concetto in dimensioni ↓ Scelta degli indicatori ↓ Operativizzazione degli indicatori ↓ Formazione degli indici Quindi, l’obiettivo della ricerca sociale è la semplificazione del macro-concetto in concetti e dicitori più semplici. Analisi e studio degli indicatori più semplici e concreti ↓ Definizione operativa ↓ Contestualizzazione, comprensione e operativizzazione degli indicatori ↓ Variabile Dobbiamo tener presente che l’esemplificazione dei processi e dei fenomeni complessi comporta la perdita di una parte delle informazioni. GLI STRUMENTI DI MISURAZIONE DI UNA RICERCA QUANTITATIVA Ciò che distingue la ricerca sociale dalle altre tipologie di ricerche è il metodo. Fare ricerca quantitativa vuol dire misurare porzioni di realtà per verificare la correttezza o meno di alcune ipotesi teoriche. L’errore è insito in qualsiasi processo di misurazione per due motivi: • Lo strumento che può essere mal tarato • Il soggetto osservante che usa lo strumento in modo erroneo Pertanto ogni misura prevedere due componenti: - La verità del fenomeno - L’errore dello strumento di rilevazione Esistono due tipologie di errori: • Sistematici - Che si ripetono ad ogni misurazione - Si sommano tra loro - Derivano dallo strumento • Accidentali - Che non sono sempre presenti - Di lieve identità - Si annullano vicenda Concetti di validità e attendibilità Sulla base di questo, la misurazione per essere valida e per essere in grado di condurre la ricerca deve avere metodi, tecniche e strumenti attendibili e validi. Validità = una misurazione è valida quando misura realmente e concretamente il fenomeno in modo corretto Attendibilità = una misurazione e attendibile se dopo essere stata definita valida, riesce a cogliere le variazioni areai del fenomeno considerato Verifica della validità 4 metodi • Validità a vista: Valutazione della validità dello strumento da parte della comunità scientifica • Validità per criterio: Confronto dello strumento utilizzato con altri strumenti simili considerati validi • Validità per capacità discriminante: Valutare la validità di un questionario, sottoponendolo a dei gruppi di persone di cui si prendono e si registrano le risposte. Verificare poi se il questionario rispecchia e riflette le posizioni prevedibili del gruppi. • Validità di costrutto: Formulazione di ipotesi sulla base di indicatori validi. La validità dello strumento dipende dai risultati complessivi ottenuti. ( carenti con l’ipotesi ) Verifica dell’attendibilità 3 metodi • Split half: Divisione dello strumento, e verifica della similarità delle risposte nelle due parti • Delle forme doppie: = allo split half, ma in più è necessario somministrare 2 questionari a 2 gruppi diversi o simili; se i due risultati si equivalgono dal punto di vista statistico lo strumento è attendibile • Indicatore o coefficiente alfa: Studio delle correlazioni tra le domande e individuazione delle domande più simili a livello statistico. - Risposte poco veritiere che non rispecchiano realmente il pensiero dell’individuo che lo compila, ma sono frutto della sollecitazione dello strumento - Tendenza a preferire risposte positive CAWI Si utilizzano gli strumenti per reclutare l’intervistato e sottoporlo al questionario. 3 opzioni disponibili: 1- Ristretto n di domande a risposta chiusa 2- Invio mail con link 3- Landing page + compilazione questionario Piattaforme: • Survey monkey • Google forms • Qualtrios (Solitamente si suddivide il questionario in più parti per alleggerirlo) + Vengono meno limiti e costi + Raggiungimento di tante persone + Qualità dei dati raccolti + Non ci sono margini di errore legati all’interpretazione della grafia o alla trascrizione del parlato - Scorretta interpretazione delle domande - Indagine che dev’essere rilevante per il campione - Tassi di risposta bassi CAPI Intervista face to face, in cui le risposte vengono registrate e inserite nel computer. Le informazioni raccolte vengono poi inviate al soggetto della ricerca. + Efficace + Chiarisce i dubbi insorti + Risposte veritiere - Incontro diretto - Computer o software specializzato - Metodo dispendioso Struttura del questionario Apertura - Domande ampie e generiche - Carattere poco impegnativo - Inizio soft - Mettere a proprio agio ↓ Parte centrale - Contenuti più rilevanti - Giusto equilibrio tra necessità di esaurire l’argomento e l’interesse dell’intervistato - Tempo - Attenzione ↓ Parte finale - Raccoglimento degli ultimi dettagli - Serie di domande impegnative e specifiche - Domande socio demografiche Costruzione delle domande • Evitare domande doppie • No doppie negazioni • Risposte esaustive • Opzioni separate ed evitare le sovrapposizioni semantiche • Domande precise e comprensibili da tutti • No domande ambigue • Questionario efficiente in costi, tempi, e obiettivi • Questionario specifico • Contestualizzare il tema ed evitare domande su un passato troppo lontano o non definito • Non dare nulla per scontato • Etica della ricerca e traduzione in termini naturali e oggettivi la realtà sociale Conclusioni Questionario : - Espressione libera del pensiero - Strumento standardizzato - Esplicita riflessioni - Rileva ala realtà - Costruisce una narrazione - Costruisce un atto di rappresentazione - Produce narrazioni e costruzioni sociali con gl’intervistati ‘’ Costruisce la realtà che si vuole misurare ‘’ VARIABILI Concetto operativizzato Proprietà di un oggetto tradotto in termini operativi Può assumere stati diversi Varia Stati ⟶ Modalità Classificazione: → Dipendenti: Subiscono modifiche che dipendono da altre variabili → Indipendenti: Con le loro variazioni influenzano quelle di altre variabili Categoriali: • Nominali - Riconducono a fenomeni osservati - Stati discreti non ordinabili - No operazioni matematiche - Modalità che possono essere elencate - No criterio di ordinamento Esempio: stato civile • Ordinali - Stati discreti ordinari - Socio ordinabili - Esempio: titolo di studio Numeriche • Di tipo discreto - Fenomeni misurabili con numeri interi, senza virgola Esempio: numero di figli • Di tipo continuo - Numeri infiniti Esempio: reddito lordo anno Le variabili numeriche continue hanno più informazioni rispetto alle variabili categorici nominali. Inoltre, le variabili numeriche a differenza di quelle categorizzi possono essere manipolate tramite gli strumenti della matematica e della statistica. TECNICHE DELLE SCALE Per misurare fenomeni complesso è possibile misurare le variabili con due metodi: Costruzione indici di misurazione, somma dei punteggi di domande diversi che si ritiene che misurino la stessa variabile Costruzione scale di atteggiamento, permettono ai soggetti di esprimere diverse posizioni rispetto alla realtà sociale Tecniche di scaling = procedure che misurano concetti complessi e non direttamente osservabili come l’atteggiamento Atteggiamento = propensione negativa o positiva che ogni individuo sente nei confronti di un fenomeno 3 macro-componenti dell’atteggiamento • Componente cognitiva: credenze e informazioni che un individuo possiede su un determinato fenomeno • Componente affettivo - valoriale: reazione emotiva, giudizio di approvazione o disapprovazione nei confronti di un fenomeno • Componente comportamentale: azione conseguente, insieme dei comportamenti visibili, che sono una conseguenza diretta delle due precedenti componenti Un atteggiamento si può consolidare attraverso 3 modalità: - Esperienza diretta - Osservazione delle esperienze altrui - Comunicazione Tipologie di scale per l’elaborazione di particolari atteggiamenti SCALA DI LIKERT Ideata nel 1932, si pone l’obiettivo di misurare in maniera semplice gli atteggiamenti e le opinioni delle persone, e si presenta come: - Una batteria di domande e/o affermazioni collocate alla sinistra del foglio - Sulla destra del foglio invece si elencano una serie di possibilità che corrispondono al grado di accordo da parte dell’intervistato È una scala additiva, ciò significa ce il ricercatore attribuisce un punteggio a ogni modalità di risposta, poi somma i punteggi relativi alle risposte di ciascun individuo e così facendo è in grado di assegnare un punteggio al suo atteggiamento nei confronti del fenomeno indagato. Punteggio che essendo un valore numerico, può essere confrontato facilmente con quello di un altro partecipante. Quando il fenomeno è complesso si combinano diverse scale di atteggiamento per affrontare tutte le sue componenti costitutive: - Cognitive - Affettivo-valoriali - Comportamentali Tipo di variabile Operativizzazione Categoriale nominale Classificazione Categoriale ordinale Ordinamento Numerico discreto Conteggio Numerico continuo Misurazione Capitolo 5 IL CAMPIONAMENTO Campionare = scegliere il numero di casi dall’universo di riferimento Ricerca rappresentativa = i risultati ottenuti possono essere estendibili all’intero universo Dunque un campione viene definito rappresentativo, proprio perché replica in miniatura la realtà sociale di riferimento. In generale: Il campionamento serve per ottimizzare e rendere più agevole il processo di ricerca e risulta utile nel momento in cui si vuole analizzare un fenomeno che si manifesta su grandi numeri. Questo per tre ragioni principali: 1- è più economico studiare una parte del tutto 2- è utile perché alcuni fenomeni non sono osservabili nella loro totalità 3- offre dei risultati attendibili e riduce il margine di errore Tipologie d tecniche di campionamento: → Campionamento probabilistico • Ricerca quantitativa • Campionamento - Casuale/semplice - Sistematico/ per criterio - Stratificato - A grappoli • Derivazione statistica →Campionamento non probabilistico • Ricerca qualitativa • Campionamento - Di convenienza - A valanga - Per quote - A elementi rappresentativi - Per saturazione • Derivazione logica Analisi delle tipologie CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO • Consente al ricercatore di conoscere e stabilire la probabilità con cui ogni singolo caso può essere estratto • La probabilità è uguale per tutti i casi • L’estrazione è probabilistica e dà origine a un buon campione rappresentativo dell’universo • Il margine di errore è contenuto • Il valore del campione corrisponde con il valore che avremmo ottenuto studiando l’intero universo Campionamento causale-semplice Prevede un’estrazione completamente casuale dei casi dall’universo di riferimento. La selezione dei casi può avvenire in due modalità: - Con remissione, in cui i casi estratti vengono reinseriti nel campione, così per le estrazioni successive le probabilità rimangono identiche - Senza remissione, in cui i casi già estratti non vengono reinserito; cosi facendo la numerosità del campione rimanente diminuisce e i casi successivi hanno una maggiore probabilità di essere scelti Campionamento sistematico-per criterio È un campionamento casuale basato su un criterio di estrazione determinato dal ricercatore, che decide di estrarre un caso ogni k, definendo k come criterio. Questo metodo è più facilmente realizzabile, perché non presuppone di avere a disposizione l’elenco dei casi. Campionamento stratificato Il campionamento stratificato invece, prevede la divisione dell’universo di riferimento in sottogruppi esclusivi, sulla base di una determinata variabile. Successivamente si procede con l’estrazione campionaria dei casi di ciascuno strato. Strati = sotto-universi omogenei quanto più possibile per strati di significazione Esistono due tipologie di campionamento stratificato: Proporzionale: gli strati campionati sono gli stessi di quelli nella popolazione di riferimento Non proporzionale: le proporzioni degli strati campionati sono diversi da quelli della popolazione. Tecnica utile quando la dimensione della popolazione è particolarmente piccola, e quindi gli strati sono in minoranza rispetto all’universo della popolazione. Campionamento a grappoli Campionamento che non prevede l’estrazione di un singolo caso come rappresentazione dell’universo, ma di grappoli di casi. Gli strati, in questo caso, si basano su variabili scelte dal ricercatore, mentre i grappoli, corrispondo a entità esistenti. Ogni grappolo, poi, non è omogeneo al proprio interno, e quindi comprende una parte di tutti gli elementi del campione, mentre i grappoli sono omogenei tra di loro . Questa tipologia di campionamento è utile perché rende fattibili ricerche che altrimenti non lo sarebbero, rendendole anche più accurate, diminuendo il margine di errore e aumentando il margine di controllo. CAMPIONAMENTO NON PROBABILISTICO • Campioni non rappresentativi • Risultati validi all’intento del campione considerato • Ricerche sociali qualitative Campionamento di convenienza Viene anche definito campionamento accidentale, perché non si adotta alcun criterio per la scelta dei casi. Il ricercatore sottopone l’indagine alle prime persone che capitano, e per questo il livello di attendibilità è bassissimo. Dall’altra parte è un metodo economico in termini di tempo e denaro , perché le operazioni risultano molto semplici ed economiche. Campionamento a valanga È un campionamento che si compone di più fasi e procede per suggerimenti da parte delle persone selezionate. Inizialmente s’intervistano solo le persone dotate delle caratteristiche richieste, successivamente si chiede a loro di indicare delle altre che verranno intervistate subito dopo e cosi via si prosegue, in un processo che viene definito appunto a valanga. Campionamento per quote Prende in considerazione le variabili che ritiene rilevanti per lo scopo della propria ricerca, e da lì procede per comporre il suo campione. Per cui la scelta dei casi rappresentativi è effettuata per fare in modo che ci sia un certo numero totale di casi per ogni combinazione e per più variabili. Campionamento a scelta ragionata In questo tipo di campionamento il ricercatore seleziona i soggetti che ritiene più rappresentativi per gli obiettivi della ricerca, sulla base di una teoria di riferimento. Campionamento per saturazione In questo caso, il ricercatore intervista soggetti finche la sua ricerca non diventa satura, per cui recluta individui uno per volta, finche non crede di aver raccolto tutti i contenuti possibili. Criteri di campionamento • Variabilità del fenomeno Secondo cui la rappresentatività di un fenomeno dipendere dalla sua presenza nella popolazione; per cui più saranno i casi considerati, maggiore sarà attendibile la ricerca. = misurazione della distribuzione del fenomeno nella popolazione • Livello di verità probabilistica Che definisce la possibilità di errore insita in ogni ricerca, che di potrebbe riscontrare nell’utilizzo dei campionamenti. Ci sono tre tipologie di errori: - Errore di copertura, in cui l’universo di riferimento no comprende tutto l’universo del reale - Errore di campionamento, che s potrebbe commettere durante l’estrazione del campione - Errore di non risposta, determinato dal mancato contatto con i soggetti estratti, oppure dal loro rifiuto a farsi intervistare Schema riassuntivo finale Campionamento Analisi del tutto mediante campioni rappresentativi della realtà sociale ↓ Garante di: Economicità Utilità Attendibilità Riduzione del margine di errore ↓ Tipologie: - Probabilistico →Casuale →Sistematico →Stratificato →A grappoli Ricerca quantitativa - Non probabilistico →Per quote →A valanga →Di convenienza →A elementi rappresentativi →Per saturazione Ricerca qualitativa ↓ Criteri di campionamento ▪︎ Variabilità del fenomeno ▪︎ Livello di verità probabilistico Errore di copertura Errore di campionamento Errore di non risposta La variabilità di una distribuzione Gli indici di tendenza Sono numeri che sintetizzano una mole di informazioni e che riassumono il modo in cui si presenta un fenomeno e i valori attorno a cui esso si concentra e si struttura. Ma, una volta calcolati gl’indici di posizione di un fenomeno, è necessario calcolarne e descrivere la variabilità con cui esso è distribuito nella popolazione. Gli indici di variabilità variano a seconda della variabile di riferimento e possono essere: • Indici di omogeneità o di concentrazione, per le variabili nominali • Indici di differenza interquartile, per le variabili ordinali • Indici per le variabili cardinali, suddivisi a loro volta in: → range di variazione → scostamento semplice e spostamento semplice medio → varianza → deviazione standard → coefficiente di variazione Variabili ordinali: Differenza interquartile La differenza interquartile deriva dalla suddivisione in 4 parti dei casi. Se la differenza tra di due quartili è piccola, la variabilità è contenuta, viceversa se è ampia, la variabilità è elevata. La differenza interquartile è una misura a basso contenuto informativo, ma a elevata robustezza. La differenza si ricava facendo la la differenza tra il valore assunto della variabile nel terzo quartile e quello assunto dalla variabile nel primo quartile. Q=Q3-Q1 Passaggi: 1- Divisione in quattro parti del processo 2- Applicazione della formula Obiettivo: Stimare la dispersione di una variabile statistica intorno alla mediana (Q2). Variabili cardinali Nel caso delle variabilità cardinali è possibile calcolare più indici di variabilità diversi. • Range di variazione, ossia la differenza tra il valore massimo e il valore minimo assunto dalle modalità. Prende in considerazione solo i casi estremi, senza dare informazioni sulla loro distribuzione all’interno, per questo è definito un indice debole. • Scarto delle media, valore medio - valore osservato su ogni caso • Scostamento semplice, somma dei valori assoluti degli scarti (ss) • Scostamento semplice medio, dividere la somma degli scarti della media/numeri dei casi(ssm) • Devianza, somma scarti media al quadrato (D) • Varianza, devianza / numeri dei casi, confronto tra misure diverse (S al quadrato) • Deviazione standard, radice quadrata della varianza, variabili con la stessa unità di misura. (S) Quando si vogliono confrontare variabilità di distribuzioni con medie diverse è utile ricorrere al coefficiente di variazione, che si ottiene che rapporto tra la deviazione standard e la media della distribuzione. Viene considerato come un indice di dispersione relativa, poiché dà la possibilità di confrontare delle misure relative a fenomeni che sono caratterizzati da unità di misura diverse. È un dice che consente di: - Confrontare misure di fenomeni riferite a unità di misure diverse - Calcolare la variabilità cin cui una certa variabile è distribuita nella popolazione Esso si muove tra 0 e 1, e tanto maggiore sarà questo coefficiente, tanto maggiore sarà il grado di dispersione. Variabili nominali: l’omogeneità Nel caso delle variabili nominali, si ha la massima dispersione del fenomeno quando i casi si distribuiscono in modo uguale tra le n modalità possibili. Durante l’analisi dei casi: ▫︎ Abbiamo la massima eterogeneità, o dispersione , o equilibrio, quando ciascuna modalità raccoglie il medesimo numero dei casi. Questo vuol dire che la frequenza assoluta sarà uguale per tutte le modalità analizzate. Esempio: 3 castani 3 biondi 3 rossi ▫︎ Se tutti i casi si addensano in una sola modalità, che sarà la moda della variabile, si ha una situazione di scarsa variabilità ossia di massima omogeneità. Esempio 9 casi totali, tutti e 9 castani. Dunque Nel caso delle variabili nominali, abbiamo una distribuzione omogenea quando tutti i casi si addensano in una sola modalità, e invece massima dispersione quando ciascuna modalità raccoglie lo stesso numero di casi. → distribuzione equilibrata implica massima dispersione Nel caso delle variabili ordinali invece, abbiamo una distribuzione omogenea quando tutti i casi si concentrano in poche modalità e abbiamo la massima dispersione quando i casi si concentrano nelle modalità estreme. → concentrazione nelle modalità più estreme implica dispersione Indice di omogeneità Per le variabili di tipo nominale si può calcolare l’indice di omogeneità O, che corrisponde alla somma delle proporzioni con cui si presenta ciascuna modalità, elevate al quadrato. Questo vuol dire che se i dati sono distribuiti in modo eterogeneo, l’indice di concentrazione di Gini è elevato, viceversa in caso di distribuzione di frequenza omogenea, l’indice sarà basso. Indice basso ➾ omogeneità Indice alto ➾ dispersione • Esso assume valore massimo quando una sola proporzione ha valore 1 e tutte le altre hanno valore 0, per questo il suo valore massimo è 1. • Il suo valore minimo invece dipenderà dal numero di modalità ed è pari a 1/k, dove k è il numero di modalità della variabile. L’indice di omogeneità è sensibile al numero delle modalità; per cui se le modalità sono poche risulta un valore più grande, se sono tante assume un valore inferiore. La standardizzazione delle distribuzioni di frequenza La normalizzazione e la standardizzazione sono operazioni capaci di rendere i valori delle diverse distribuzioni confrontabili tar loro. ( unità di misura diverse tra loro ) • La normalizzazione, trasforma i valori di una variabile in modo da facilitarne l’interpretazione • La standardizzazione, converte i valori di una variabile in un’unità di misura universale, detta punto standard. Punto standard = ci dice in quante deviazioni standard quel soggetto si discosta dalla media complessiva del campione o della popolazione. Ha valenza individuale a differenza dello scarto quadratico medio che dice quanto mediamente tutti i casi si discostano dalla media Se volessimo confrontare un valore condizionato, con un altro, sarebbe necessario ripulirlo, per mezzo della standardizzazione. Passaggi: - Prendere il valore - Sottrarne la media - Dividere il risultato per lo scarto paratico medio La concentrazione e il rapporto di Gini • Concentrazione = è la quantità posseduta dai casi Rapporto di Gini: Valore che rileva il grado di concentrazione di una distribuzione. È un indicatore che offre una misura della concentrazione delle variabili quantitative trasferibili. L’indice di Gini fornisce un metodo per quantificare la concentrazione nel caso di variabili che consistono in quantità possedute, e risulta quindi utile per lo studio della distribuzione di ricchezze e diseguaglianze. Passaggi per ottenere il rapporto di concentrazione di Gini: 1. Trovare Pi 2. Ordinare gli N casi in maniera crescente 3. Calcolare le proporzioni dei redditi (Qi) e delle frequenze (Pi) 4. Calcolare le proporzioni cumulate dei soggetti (Pi) e dei redditi (Qi) 5. Interpretare i risultati - Gestire il comportamento non verbale, che dev’essere coerente con la veracità per garantire un rapporto autentico e veritiero Le fasi dell’intervista + costruzione della traccia Traccia = è una guida, un percorso strutturato dal ricercatore, con cui si conduce la ricerca. 3 fasi principali: Generale ⟶ Particolare 1- Fase di contatto Dobbiamo spiegare le motivazioni che ci spingono ad essere interessati a quell’incontro. - Chi siamo - Perché stiamo investendo il nostro tempo - Perché abbiamo scelto questo campione - Come si svolgerà l’intervista e quanto durerà - Anticipare gli argomenti che si catteranno - Fissare un appuntamento; Telefono / mail Incontro : - Riepilogo delle info principali - Mettere a proprio agio l’intervistato - Far capire che non esistono risposte giuste o sbagliate 2- Svolgimento o conduzione dell’intervista In questa fase l’intervistatore deve : - Proporre gli argomenti da approfondire - Incentivare l’interlocutore a esporli in modo spontaneo - Stimolare l’intervistato attraverso domande sonda Domande sonda: → Rilancio, e quindi? e allora? poi? → Sintesi, dunque mi dice che…? quindi allora vuol dire che ? → Gestione del silenzio → Chiarimento di concetti non del tutto compresi 3- Fase di chiusura o commiato Fase in cui dobbiamo fare un bilancio di quanto è successo, restituendo all’intervistato: - Ringraziamenti - Gratificazioni - Restituzione emotiva Processo d’interpretazione di un’intervista → È basato su: → Interpretazione ↓ Trascrizione ↓ Costruzione di una griglia interpretativa Interpretazione Lettura, preparazione, organizzazione delle info raccolte ↓ Riduzione a pochi temi ↓ Interpretazione dei dati Consiste nel: • Abbandonare le proprie categorie • Applicare un metodo oggettivo • Considerare le diversità culturali • Adottare il punto di vista dell’intervistato Trascrizione È l’analisi delle risultanze emergenti modificabile in funzione dei contenuti che emergono. L’analisi del materiale avviene attraverso due fasi di lettura: ▪︎ Verticale, in cui si analizzano le interviste volta per vola in modo da evidenziare la posizione del soggetto rispetto a ogni tematica ▪︎ Orizzontale, in cui si analizzano parallelamente i punti di vista di tutti gl’intervistati riguardo una specifica area tematica È necessario poi considerare nella fase interpretativa: - Il grado d’influenza dei filtri culturali - La reattività dei soggetti intervistati, che potrebbero durante l’intervista, comportarsi in modo diverso Costruzione di una griglia interpretativa Nel caso dell’analisi qualitativa, la matrice dati di quella quantitativa, viene sostituita dalla griglia interpretativa, che cercherà d’interpretare ogni sfumature emotiva. ‘’Il ruolo del ricercatore impone di descrivere quella realtà per come emerge dalle interviste’’ Focus group ≠ intervista di gruppo Mentre il focus group analizza le modalità relazionali che si sviluppano all’interno di un gruppo, studiando come vengano socialmente costruite le opinioni dei partecipanti, l’intervista di gruppo non prende in considerazione queste dinamiche, soffermandosi solo sulle risposte degli intervistati. Focus group → comprensione degli atteggiamenti e dei comportamenti degli individui all’interno di un gruppo → analisi e audio della costruzione dell’opinione del singolo nel gruppo → raccolta delle opinioni dei partecipanti Intervista di gruppo → raccolta delle opinioni dei partecipanti Dai gruppi sociali al focus group Una volta inserito nel gruppo, un individuo va incontro a dei fenomeni, come: • Deresponsabilizzazione • Conformismo • Confini, ossia delle linee di demarcazione del gruppo rispetto al resto della società Obiettivo: Attraverso l’analisi e lo studio, far emergere opinioni e motivazioni contrastanti. Cenni storici del focus group Il focus group fu creato per la prima volta negli anni 40 del 900, da Lazerfeld, con l’intenzione di creare una situazione sperimentale di tipo quantitativo, che permetta di raccogliere informazioni in maniera standardizzata, al fine di generalizzare i risultati. Caratteristiche del focus group - Partecipanti • 6-12 • Gruppo omogeneo in termini di fasce d’eta, provenienza e cultura • Elementi in comune tra gl’individui - Durata • 1/2 ore variabile - Setting • Sala chiusa • No elementi di disturbo • Pareti a vetri o a specchio • Sistemi di telecamere e microfoni • Tavolo di forma ovale • Atmosfera informale e confortevole - Moderatore • Ricercatore esperto • Gestire le interazioni tra i partecipanti del gruppo • Da i turni di parola • Moderare e controllare la nascita delle fazioni • Essere e sentirsi ‘’uno di loro’’ • Stimolare chi è silenzioso • Placare chi si comporta da leader della comunicazione - Recorder • Soggetto silenzioso che tiene traccia di tutto ciò che viene detto durante lo svolgimento del focus group - Traccia Composta da : • Fase introduttiva • Fase evocativa - generale; in cui si fanno gli esercizi creativi, in cui devono essere stimolate nuove idee, in cui vengono ribaltate le prospettive • Fase di razionalizzazione, in cui si individuano glie elmetti predominanti rispetto a un’opinione