Metodologia della ricerca sociale di Mario Lucchini, Sintesi del corso di Sociologia

Scarica Metodologia della ricerca sociale di Mario Lucchini e più Sintesi del corso in PDF di Sociologia solo su Docsity! Metodi della ricerca sociale Capitolo 1 dal senso comune al senso non comune Per scienza intendiamo un insieme di conoscenze la cui affidabilità è stata empiricamente comprovata tramite il metodo scientifico. Il metodo scientifico si configura come un colposo “arsenale” di dotazioni cognitive e tecnologiche tramite cui gli scienziati dilatano L’esperienza sensoriale immediata cercando di spiegare, prevedere e, quindi rendere comprensibili i fenomeni della natura. [Gli scienziati sviluppano modelli di rappresentazioni della realtà, raccolgono dati tramite l’osservazione sistematica e, sulla base dell’evidenza raccolta, confermano o rifiutano quanto teorizzato. Inoltre progettano prove in grado di eliminare ipotesi rivali sotto lo sguardo della comunità scientifica] Cenni di storia della scienza: Quando nasce il metodo scientifico? Nell’antica Grecia (culla della civiltà), gli uomini scoprono un nuovo modo di porsi delle domande e ciò consente lo sviluppo di una mentalità scientifica. Con TALETE il quale si pone interrogativi falsificabili, rispondendo senza chiamare in causa entità sovrannaturali; egli si chiese: “qual’è il principio generatore di tutte le cose?”, si rispose “di acqua”, oggi potremmo dire di atomi. Se i filosofi dell’antica Grecia pensarono che le risposte alle domande sulla natura dei fenomeni siano da ricercare nella natura stessa piuttosto che nel pensiero mitico-religioso, negli anni successivi alla caduta dell’impero romano muta il rapporto di forza tra scienza e religione, a detrimento della prima. A partire dal Seicento con Galileo Galilei. Un modello scientifico non è un modello veritiero del mondo ma uno strumento che fornisce predizioni affidabili entro un certo ambito di validità. La valutazione quantitativa dei fenomeni, che definiamo misurazione, viene effettuata adottando opportune unità di misura e appropriati strumenti di misurazione. La misurazione si conclude con l’assegnazione di numeri agli oggetti del mondo reale; Basso contenuto tecnologico: bilance, metro, orologio Alto contenuto tecnologico: microscopio, telescopio, ecc… Il paradigma e la struttura delle rivoluzioni scientifiche In La struttura delle rivoluzioni scientifiche, Kuhn introduce all’intero del dibattito epistemologico una serie di nuovi concetti come quello di paradigma, di scienza normale e straordinaria. Un paradigma scientifico non è uno specchio ma piuttosto un paio di occhiali tramite cui ricostruiamo la realtà. Un paradigma consolidato entro una data area disciplinare si configura come un modus operandi, una collezione di teoria e metodi tramite cui gli scienziati sviluppano ipotesi, le sottopongono a verifica e quindi accumulano conoscenza sul mondo. Un paradigma funziona come una bussola. Paradigmi diversi ci fanno vedere cose diverse, quindi il paradigma è un sistema di idee, modello, struttura, metodologico, empirico, tecnico per studiare i fenomeni sociali e naturali, accettato da una comunità scientifica. Capitolo 2 la pluralità dei paradigmi Le scienze umane e sociali hanno prodotto molte Teorie e metodi per spiegare e comprendere il comportamento umano. Esiste uno scontro tra l’approccio qualitativo e quantitativo che affligge le discipline umane. Prima riprendiamo la definizione di paradigma, il paradigma rappresenta un modello di riferimento, uno schema ordinatore che indirizza una certa area di investigazione scientifica. Esso condiziona sia sul piano teorico che sul piano metodologico. I ricercatori che aderiscono a un dato paradigma condividono temi, interrogativi e tecniche di ricerca. I paradigmi possono essere distesi lungo un continuo delimitato da due poli: Paradigma quantitativo, saldamente radicato nella tradizione positivistica, Paradigma qualitativo che trae legittimazione dalla filosofia idealistica. ONTOLOGIA: è una branca della filosofia che indaga la natura delle “cose” EPISTEMOLOGIA: si interroga sulle condizioni di riferimento alle quali è possibile conoscere il mondo, più nello specifico, su come L’osservatore deve porsi di fronte all’oggetto di indagine. METODOLOGIA: rappresenta una riflessione sugli strumenti di raccolta e di analisi dei dati che gli scienziati utilizzano per conoscere la realtà. È la comprensione del senso piuttosto che la ricerca di leggi o la ricostruzione dei nessi casuali il vero obiettivo della scienza interpretativa. Gli approcci qualitativi attribuiscono un’importanza cruciale al contesto entro il quale il soggetto si trova a vivere e ad operare. I puristi qualitativi rifuggono dallo stile passivo di scrittura che caratterizza la ricerca quantitativa, optando per uno stile narrativo, informale, basato su descrizioni soggettive e traboccanti di significato. Il prodotto finale di una ricerca qualitativi si sostanzia in racconti in prima persona che scaturiscono L’interpretazione che il ricercatore dà alle interpretazioni dei soggetti studiati. Capitolo 3 la logica del processo di ricerca La formulazione di un problema di ricerca costituisce il primo passo dell’investigazione scientifica. Tale fase rappresenta il fondamento su cui si definisce l’intero disegno di ricerca. A cosa serve la ricerca? Ricorriamo al metodo scientifico quando siamo interessati a fare inferenza, a formulare conclusioni in merito a fenomeni non direttamente osservabili a partire da dati osservati. L’inferenza scientifica è un processo connotato da un certo grado di imperfezione, approssimazione, incertezza. Il fine della ricerca sociale è generalmente quello di risolvere problemi pratici, ma anche di accumulare sapere specialistico intorno ai fenomeni d’interesse, confermando e confutando teorie. Una ricerca è utile nella misura in cui fornisce evidenza empirica a supporto di una data azione. 2 tipi di ricerca: (In molti casi la linea di demarcazione tra pura e applicata è molto sfumata) Ricerca pura = intende rispondere ai grandi interrogativi e non persegue, almeno nell’immediato, un ritorno sull’investimento. Ricerca applicata = è orientata alla risoluzione di problemi pratici e viene svolta in tempi ristretti. Tappe del processo di ricerca: Il processo di ricerca si configura come un processo connotato da un certo numero di fasi che seguono un ordine logico. In primo luogo bisogna scegliere un interrogativo di ricerca, occorre esplicitare in modo chiaro quale fenomeno di intende studiare e per quale motivo. Per sviluppare un interrogativo in modo appropriato è indispensabile fare una buona rassegna teorica sull’argomento prescelto, che ci permetta di sapere cosa hanno fatto altri ricercatori prima di noi. Se non ci fosse sufficiente letteratura su un dato fenomeno sarebbe opportuno confrontarsi con altri ricercatori, organizzare un focus group. Una rassegna bibliografica che tenga in considerazione i principali contributi nazionali e internazionali. L’interrogativo di ricerca verrà poi declinato in una o più ipotesi, le quali devono essere formulate in modo chiaro e falsificabile, traducendo concetti vaghi in indicatori. Le ipotesi sono dichiarazioni specifiche di previsione e di spiegazione di un fenomeno. Successivamente bisogna redigere un disegno di ricerca, che rappresenta un piano di azioni concrete tramite cui dare una risposta empiricamente fondata alle ipotesi formulate. Il disegno di ricerca deve specificare come, dove e quando si svolgerà la rilevazione e quale strumento di rilevazione e quale strategia. Una volta esplicitato cosa studiare e come portare avanti l’investigazione è necessario valutare la compatibilità dell’interrogativo e del disegno di ricerca cn i vincoli di tempo e denaro. Dopo aver raccolto i dati occorre analizzarli e interpretarli secondo diverse procedure a seconda del paradigma adottato. Quantitativo: è necessario apportare una serie di analisi statistiche su un dataste, definito matrice case per variabili o righe per colonne, poi verrà specificato un modello matematico che illustrerà la relazione tra il fenomeno che intendiamo spiegare (Y) e il fenomeno su cui intendiamo basare la spiegazione o predizione (X). Qualitativo: farà ampio ricorso all’introspezione, all’immaginazione empatica. Il processo di ricerca giunge al termine con la stesura del rapporto finale e la comunicazione al pubblico dei risultati ottenuti. Nell’analisi quantitativa output: tabelle, grafici Nell’analisi qualitativa output: racconti, narrazioni. La scelta del l’interrogativo di ricerca Per la scelta dell’interrogativo di ricerca ci si può affidare a diverse pratiche: lampi di ispirazione, discussioni con amici e colleghi, lettura di giornali, saggi e libri rappresentano utili espedienti per individuare una domanda di ricerca. È buona prassi scegliere temi originali ed evitare temi ampiamente trattati, va ricordato che il ricercatore di rado si trova nella condizione di totale libertà nella scelta dell’interrogativo, solitamente è il committente (un’azienda, un’istituzione pubblica, il direttore marketing o il relatore di tesi) che decide cosa studiare. L’INTERROGATIVO DEVE ESSERE CHIARO E POSSIBILE DI RISPOSTE. La definizione della domanda di ricerca è un momento delicato in quanto mette in moto una serie di scelte che devono essere compatibili con i vincoli di tempo e denaro. La diversa natura degli interrogativi di ricerca: Di natura esplorativa: lo studioso si pone nell’ottica di fare una prima ricognizione su in fenomeno di cui si sa poco o nulla, si presenta come una domanda vaga e generica. Di natura descrittiva: L’ attenzione sarà puntata sulla forma che assume un certo fenomeno, ovvero sulla distribuzione di una certa proprietà a livello di popolazione. Di natura associativa: associazione sistematica tra due variabili di interesse, associazione tra povertà e titolo di studio. Di natura casuale: punta a fornire una stima dell’effetto esercitato da una particolare caratteristica manipolabile, per stimare gli effetti casuali è consigliabile disegnare esperimenti. Di natura Predittiva: mirano a predire i valori ignoti di un dato fenomeno a partire da valori noti di altri fenomeni Di natura previsiva: mirano alla previsione delle tendenze future di un dato fenomeni a partire da informazioni passate sullo stesso fenomeno o su altri fenomeni. Di natura esplicativa: es, quali sono i processi sociali, psicologici e fisiologici che spingono i soggetti a sviluppare la dipendenza da sostanze stupefacenti? Capitolo 4 definizione operativa e misurazione Definizione operativa e misurazione Per operativizzazione intendiamo la trasformazione di concetti astratti in variabili, ovvero in oggetti matematici. Una variabile è un carattere o una proprietà di un fenomeno che si presta ad essere sottoposta a misurazione e che varia di stato o di grado passando da caso a caso. La misurazione dei costrutti Una teoria sociale si presenta come una tessitura di relazioni che legano concetti astratti, chiamati costrutti latenti in quanto sono dotati di un certo credo di ambivalenza semantica. La misurazione rappresenta l’essenza della ricerca empirica e si concretizza nell’assegnazione di numeri o simboli a osservazioni del mondo reale. I costrutti oggetto di misurazione possono porsi a un diverso grado di astrazione semantica. I CONCETTI SONO FENOMENI MENTALI, CATEGORIZZAZIONI DI STIMOLI PERCETTIVI, che scaturiscono da un processo di selezione di caratteristiche che accomunano determinate entità. (In quanto fenomeni mentali non sono visibili In terza persona; possono essere inferiti tramite Tracce empiriche rappresentate dal comportamento Verbale, dalle posture, dalle espressioni facciali…) Variabili manipolate o non manipolate Definiamo variabili manipolate le variabili su cui il ricercatore può intervenire direttamente. Le variabili non manipolate invece sono tutte quelle caratteristiche su cui il ricercatore non può intervenire. Variabili latenti= sono le variabili che non possono essere osservate direttamente in terza persona ma posso essere inferite soltanto impiegando variabili manifeste, denominate indicatori. Moderatore = può essere una caratteristica qualitativa oppure quantitativa che modifica la direzione è la forza della relazione tra una variabile indipendente è una variabile dipendente. Mediatore = è un attributo. Per spiegare la forza della relazione tra la variabile indipendente e dipendente. La differenza sta nel fatto che i moderatori illustrano quando si manifestano certi effetti mentre i mediatori ne descrivono il perché ovvero i meccanismi esplicativi. Validità e attendibilità Validità Il concetto di validità si riferisce alla capacità di un indicatore di rappresentare empiricamente un dato concetto; una misura è valida se misura ciò che si intende misurare. Esistono 4 approcci alla validazione degli strumenti: la validità di facciata, la validità di contenuto, la validità di criterio e la validità di costrutto. Validità di facciata è essenzialmente un processo intuitivo, di valutazione degli indicatori che rappresentano adeguatamente un contenuto del concetto. Validità di contenuto si concretizza nel l’individuazione di un insieme di indicatori in grado di garantire un’adeguata copertura semantica delle varie dimensioni rilevanti che compongono un dato costrutto teorico. Validità di criterio si traduce nella comparazione di un nuovo indicatore con una misura dello stesso costrutto di cui è stata già accertata o si accerterà la validità. Validità concorrente: è caratterizzata dal fatto che sia la nuova misura che il criterio sono empiricamente disponibili. Validità predittiva: è caratterizzata dal fatto. Né le info sulla variabile criterio non sono ancora disponibili e verranno rilevate in futuro. Validità di costrutto valuta il grado di accordo tra indicatori che misurano uno stesso concetto teorico e io grado di disaccordo tra indicatori che misurano costrutti differenti. Attendibilità Termine che rimanda all’affidabilità e alla precisione dello strumento di misurazione. Non deve essere affetta da errore random, se errore = 0 la misura è perfettamente attendibile. L’attendibilità può essere verificata in 4 modi diversi: Attendibilità tra valutatori Consiste nel verificare la conseguenza delle valutazioni espresse da due o più valutatori indipendenti in riferimento a uno o più indicatori di un tratto latente che si intende misurare. Attendibilità test-retest Esprime la congruenza tra due misurazioni dello stesso costrutti effettuate sugli stessi individui, nelle medesime circostanze e in momenti diversi, nell’ipotesi che il fenomeno di studio mostri una certa stabilità. Metodo dello split-half Verifica la coerenza tra due gruppi di indicatori che rappresentano forme parallele di un medesimo costrutto. Si tratta di dividere lo strumento di misurazione in due metà e di considerano le due metà come strumenti tendenzialmente equivalenti. Metodo della coerenza interna Si bassa sulla valutazione di un certo numero di indicatori, che firmano un dato strumento di misura e che vengono somministrati a un gruppo di soggetti in una singola occasione temporale. Poiché ci sia coerenza interna occorre che i soggetti dello studio esprimano valutazioni simili sugli indicatori prescelti. L’attendibilità è verificabile, quantificabile mentre per la validità si associa all’errore sistematico, dipende dalla capacità del ricercatore. Capitolo 5 l’inchiesta campionaria o survey Cos’è un’indagine campionaria? L’inchiesta campionaria o survey rappresenta il metodo di investigazione nel mondo sociale maggiormente utilizzato da sociologi, economisti e psicologi per stimare la prevalenza di uno più fenomeni di interesse nonché la relazione tra variabili. La ricerca survey ha parecchi punti di forza, permette di raccogliere informazioni su una ampia gamma di comportamenti e atteggiamenti come l’orientamento politico, il sentimento di autostima la soddisfazione ecc… La survey si basa su un questionario che viene somministrato a un sottoinsieme della popolazione, definito campione. Il processo di raccolta dati implica momenti di interazione tra ricercatore, intervistatore e rispondente. Il ricercatore deve istruire l’intervistatore sui contenuti dell’intervista, sulla modalità di somministrazione delle domande. È necessario che il rispondente sia messo a conoscenza della finalità dell’indagine. Per rendere comparabili i dati è necessaria che l’interrogazione avvenga in un contesto che sia il più possibile uniforme. Le domande devono essere formulate in modo comprensibile e l’intervistatore deve comportarsi in modo naturale. Le fasi del processo di survey L’indagine di survey si configura come un processo complesso, connotato da diverse fasi: Fase 1 lo sviluppo dell’interrogativo e la formulazione delle ipotesi: Il primo passo è rappresentato dallo sviluppo degli interrogativi e delle ipotesi che si intendono sottoporre a verifica empirica. Fase 2 la costruzione del questionario: Il secondo passo è la costruzione del questionario. Si tratta di un testo che contiene una serie di domande dalle cui risposte si ottengono i dati. È buona prassi contenere la lunghezza del questionario, evitando termini ambigui. Vanno poi decide quali domande rivolgere in forma aperta e quali in forma chiusa. Fase 3 la modalità di somministrazione del questionario: Una volta costruito il questionario occorre decidere come somministrarlo. Un’indagine survey può essere condotta tramite intervista standardizzata oppure questionario autocompilato. L’intervista può essere effettuata tramite telefono oppure personalmente, l’intervista faccia a faccia comporta un costo più elevato, tempi più lunghi e un maggiore sforzo organizzativo. I questionari autocompilati sono questionario spediti via posta o via mail, tale procedura costa poco ed è particolarmente appropriato nell’affrontare argomenti delicati che fanno rifermento alla sfera dell’intimità. Di contro si registrano bassi tassi di risposta. Fase 4 reclutamenti e formazione degli intervistatori: Se si intende realizzare un’indagine telefonica o faccia a faccia, occorre reclutare un certo numero di intervistatori, predisporre materiale informativo e organizzare incontri nei quali vengon impartite le istruzioni per realizzar l’intervista nel miglior modo possibile. Quando si effettuano interviste faccia a faccia è bene reclutare intervistatori che non siano troppo distanti dai rispondenti in modo da minimizzare le spese di viaggio. Fase 5 il pretest e l’indagine pilota: Prima di raccogliere i dati occorre effettuare un pretest o un’indagine pilota per assicurarsi che non ci siano problemi nel questionario e nella modalità di somministrazisnione. Il pretest va fatto anche nel caso si utilizzino domande prese a prestito da precedenti ricerche. Per effettuarlo occorre reclutare una ventina di soggetti, da tale fase potrebbe emergere che alcune domande sono di difficile comprensione, suscitano imbarazzo ecc.. Oppure su possono organizzar dei focus groups con una decina di soggetti e discutere sugli argomenti trattati e sul modo in cui vengono somministrate le domande. Fase 6 la modalità di del questionario: Altra decisione importante riguarda la modalità di somministrazione dello strumento di rilevazione. Il questionario può essere somministrati faccia a faccia, tramite telefono, posta o via internet. La scelta dipende dagli argomenti trattati e dal numero di domande. Fase 7 definizione della popolazione di riferimento: Viene definita in relazione ad alcune caratteristiche demografiche, temporali e territoriali e dipende da ricerca a ricerca. Fase 8 definizione della lista di campionamento: Una lista di campionamento (sampling frame) è un elenco esaustivo delle unità eleggibili che compongono la popolazione. È necessario che il sampling frame ricopra adeguatamente la popolazione di riferimento. Fase 9 la selezione del campione: Qualora il questionario venga somministrato all’intera popolazione avremmo una rilevazione censuaria e non avremmo bisogno di estrarre un campione, la costruzione del campione rappresenta un espediente necessario si fini del contenimento dei tempi e dei costi della rilevazione. Fase 10 debriefing e pianificazione finale della survey: Terminato il pretest i ricercatori incontrano gli intervistatori i quali gli riferiscono i problemi che hanno incontrato. Si passa alla fase esecutiva e si tratta di preparare il testo finale del questionario, di effettuare gli ultimi affinamenti e di redigere un libretto delle istruzioni da dare agli intervistatori. Fase 11 i messaggi di sensibilizzazione: La metodologia di survey La survey è uno strumento di raccolta dati utilizzato principalmente per stimare la prevalenza dei fenomeni e la relazione tra le variabili. Dagli studi di survey si ricavano statistiche degli attributi di una popolazione. È importante distinguere tra: STATISTICHE DESCRITTIVE: descrivono la distribuzione di singoli attributi a livello di una popolazione. STATISTICHE ANALITICHE: misurano come due o più variabili sono associate. Lo sviluppo della survey methodology La survey methodology è una disciplina che stabilisce quali sono le regole corrette per raccogliere informazioni credibili sul modo economico e sociale. Ci indica i canoni da seguire per disegnare correttamente un’inchiesta campionaria, per raccogliere evidenza empirica di buona qualità. Il termine errore nell’indagine di survey si riferisce alla deviazione del valore osservato rispetto al valore desiderato. La survey methodology mira anche a ridurre i costi di un’inchiesta campionaria per un dato livello di precisione delle stime che si intendono conseguire. 2 tipi di inferenza: SEMANTICA: (il mio strumento misura davvero quello che voglio misurare?) quindi uno strumento che intenda misurare bene quello che voglio misurare; STATISTICA: ovvero voglio raccogliere i dati, le informazioni, i parametri per fare inferenza sulla popolazione. ERRORE DI RILEVAZIONE/MISURAZIONE Io dal valore osservato devo stillare l’errore e ottenere valori veri, devo saper filtrare il valore vero a partire dal valore osservato. SCARTO= tra il valore vero e il valore osservato L’errore di rilevazione viene distinto in 2 componenti: errore sistematico e l’errore accidentale. L’errore sistematico è fastidioso, problematico; mentre quello accidentale non è insidioso come quello sistematico. Non è sempre vero, si può rilevare un errore. Il valore osservato, ovvero il valore della variabile empirica viene espresso come somma di 3 componenti: • Il valore vero • L’errore sistematico. ERRORE= scostamento tra valore vero e valore osservato. • L’errore accidentale Valore osservato= valore vero + errore sistematico + errore accidentale Errore sistematico: problematico e costante, nel senso che si presenta sempre nel corso delle rilevazioni, sia che siano fatte su individui diversi che sugli stessi campioni di soggetti. È insidioso perché produce una distorsione del parametro, ottengo un valore che si discosta da zero. Il suo valore medio sul tot dei casi osservati non è pari a zero ma assume un valore positivo o negativo, il valore osservato tende sistematicamente a sovrastimare o sottostimare il valore zero. Errore accidentale: componente di errore specifica di ogni singola rilevazione ( gli errori in positivo vengono controbilanciati da quelli in negativo quindi il risultato è una media pari a zero, quindi non è insidioso.) È un errore variabile, che varia da rilevazione a rilevazione, meno problematico. Si tratta di oscillazioni che tendono ad una media pari a zero. Curva gaussiana: Sorgente d’errore: Sorgente teorica: errore di indicazione ( indicatore scelto male) Sorgente empirica: errore di rilevazione (rilevato male) per lo meno deve essere ridotta al minimo, altrimenti introita degli errori (lanciare sguardi di approvazione o disapprovazione, cambiare i termini che ‘compaiono in un testo di questionario, le domande vanno seguite in ordine e non vanno cambiate) ‘> intervistato che fornisce risposte non veritiere (consapevolmente o meno). Vuole fare bella figura , oppure non si ricorda etc... > Strumento.di.rilevazione non-èadeguato: le domande sono mal formulate > Modalità di somministrazione (meglio via web) delle domande: producono risposte approssimative. Es: l'intervista telefonica non è adatta per ricostruire i corsi di vita dei soggetti. Errorenelitrattamento dei dati: controllare il dato, lanciando delle distribuzioni di frequenza, fare il cosiddetto “cleaning”, si fa un controllo della qualità del dato, se ci sono valori strani e anomali questi vanno sistem: i, si va a vedere il testo di questionario se è missing, se hanno sparato a caso un valore ecc.. Errori di codifica, di trascrizione, di memorizzazione su supporto informatico, di = ei o nr" a EE elaborazione... SUI MANO 1. SORGENTEMEORICA: errore di indicazione, che porta alla scelta degli indicatori, per misurare i concetti astratti | &Uoto WA\E 23 nb are ‘errorè che consiste nella rilevazione degli indicatori stessi Un indicatore può essere scelto male oppure essere rilevato male ERRORE COMPIUTO NELLA FASE DI RILEVAZIONE: può essere sia sistematico che accientale Xx S r Prestazione — im0& x ESAME a: dobbiamo avere una lista ESAUSTIVA di tutti i membri della popolazione(&&mpling frame), ciascun elemento viene denominato con un codice, poi si stras il campione probabilitico (disegno di campionamento semplice) quando non abbiamo questo si è in presenza di errore di selezione (es: R È 3. rubriche del telefono fisso per stimare il reddito medio dell miglie 3 60/70 % della popolazione) aetote 5 NB: campione = sottoinsieme della popolazione o* > Erore:dicampionamento: esprime l'incertezza attorno alla stima, ARIUNA Accuse campi: i li iS : una volta raccolte le informazioni il nostro campione @ pot la stima ottenuta su un dato campione è diversa rispetto a quella ottenuta su un iS effettivo sicuramente diverge da quello teorico, perché ci saranno soggetti irraggiungibili (impegni di lavoro, morti, non voglio/possono partecipare all’indagine, rispondono solo ad alcune domande). Dobbiamo risolvere il problema del un errore sistematico che finisce per distogliere dal vero parametro. Un bravo ricercatore deve cercare di massimizzare. Errore di non risposta = di mancata risposta : alcuni soggetti pur jartenendo al campione possono non essere raggiunti dall’intervistatore (non rispondenti) oppure possono rifiutarsi di rispondere all'intero questionario 0 ad alcuni item. che esercita un condizionamento sull’intervistato), (quando costui non si comporta bene nel costruire la survey, deve essere come un registratore neutrale), non ci deve essere interferenza, o  Svantaggi: nessun miglioramento di efficienza rispetto al campionamento casuale semplice. 5. Campionamento a grappoli Procedura simile al campionamento a stadi, Si ricorre a tale procedura quando la popolazione è naturalmente suddivisa in gruppi Di unità spazialmente contigue. (tali gruppi vengono chiamati “grappoli”) • Non vengono estratte le unità Elementari (individui) ma i grappoli. ES: famiglie 6. Campionamento per aree Utile quando mancano le liste della popolazione Solitamente aree territoriali gerarchicamente modificate. (Dalle regioni ai comuni, dai comuni ai quartieri, e singole abitazioni) Campionamento utile quando le liste di unità secondarie sono incomplete Campionamento non probabilistico Nei campi non probabilistici il processo di selezione delle unità avviene secondo criteri che non tengono conto della casualità ma che sono riconducibili a valutazioni di convenienza o alla soggettività del ricercatore. Tali disegni sono utilizzati nell’ambito della ricerca qualitativo quando l’obiettivo è quello di dare i significati entro microcosmi. Campioni non probabilistici • Campionamento per quote • Disegno fattoriale • Campionamento a scelta ragionata • Campionamento bilanciato • Campionamento a valanga • Campionamento telefonico • Campionamento di convenienza 1. Campionamento per quote È simile al campionamento stratificato ma L’intervistatore è libero di scegliere a sua Discrezione i soggetti da intervistare • Un vincolo da rispettare è l’ammontare complessivo di ogni quota. 2. Disegno fattoriale Si prendono in considerazione alcune variabili indipendenti. • Incrociamo queste variabili in tabella di contingenza • Selezioniamo nelle celle il Tot di casi • Dobbiamo intervistare un ugual numero di sogg. X ogni cella ad incrocio 3. Campionamento a scelta ragionata/ a convenienza Quando le unità campionarie non vengono scelte in modo probabilistico, Ma secondo considerazioni razionali. 4. Campione bilanciato È una forma di campionamento ragionato, Nel quale si selezionano le unità in modo che la media del campione sia come la media della popolazione 5. Campionamento a valanga Si utilizza per fenomeni rari • Si individuano sogg da inserire nel campione a partire dagli stessi sogg intervistati Che ci danno altri nominativi di sogg da intervistare. 6. Campionamento telefono Sia a partire dagli elenchi telefonici o d a numeri generati direttamente da computer. (Random digit dialing) • Negli USA circa il 30% dei numeri non compare sull’elenco Il campionamento è un processo di selezione di un sottogruppo di n unità o elementi che compongono una popolazione N allo scopo di rappresentarla adeguatamente. Si ricorre alla tecnica del campionamento quando il ricercatore non dispone del tempo sufficiente e delle risorse economiche necessarie per raccogliere informazioni sull’intera popolazione. Prima di affrontare la fase del campionamento è necessario definire quali sono le unità di analisi ovvero gli oggetti dello studio. Nella ricerca sociale è rappresentato di solito dall’individuo o da gruppi di individui/oggetti. Il complesso delle unità di analisi forma la popolazione di riferimento. Le entità che compongono la popolazione di riferimento sono denominate elementi di campionamento. La lista di elementi da cui viene estratto il campione viene definita lista di campionamento. Ogni volta che estraiamo un sottoinsieme di elementi da un insieme più vasto incorporiamo una componente di errore, che ha natura accidentale, e che definiamo errore di campionamento. Un campione è rappresentativo se è in grado di riflettere adeguatamente l’eterogeneità dell’informazione contenuta nella popolazione da cui è stato estratto. Come si calcola l’errore di campionamento? La teoria delle probabilità ci permette di conoscere se le stime tratte da un campione sono più o meno prossime ai parametri della popolazione. La quantificazione dell’incertezza attorno alle stime viene effettuata attraverso il computo dell’errore di campionamento. Quest’ultimo esprime l’errore atteso, il grado di precisione della stima in relazione a un dato disegno di campionamento. La formula dell’errore di campionamento riferita a un campione casuale semplice, quando la variabile di interesse ha natura metrica o quantitativa: ! = $ % √1 − ) √* Se la variabile di interesse è binaria (dummy) viene impiegata la seguente formula: ! = $ √ +, * − 1 √1 − ) Il livello di fiducia o di confidenza è un argomento chiave nella formula dell’errore di campionamento. Esso esprime la fiducia che vogliamo riporre nella stima. Se optiamo per un livello di confidenza al 95% dobbiamo scegliere un valore z pari a 1,96. Nel caso si voglia essere confidenti al 99%, occorre incrementare z al valore 2,58. La dimensione del campione n si trova al denominatore, il che sta a significare che tanto più numeroso è il campione, tanto minore è l’errore di campionamento. Il fattore di correzione per popolazioni finite √1 − % Esercita un’influenza sull’errore di campionamento nella circostanza in cui il campione è relativamente ampio rispetto alla popolazione. Quando il campione presenta un’ampiezza inferiore al 5%, allora il fattore di correzione si approssima a 1. STIMA INTERVALLARE= per valutare la precisione della stima e l’incertezza attorno ad essa. Nella stima intervallare si individuano due estremi piuttosto che concentrarsi su stime puntuali rappresentate cioè da un singolo numero. È più informativa rispetto a quella puntuale in quanto in essa viene espressa l’incertezza attorno alla quantità stimata. Come si calcola la dimensione del campione n si trova al denominatore, il che sta a significare che tanto più numeroso è il campione, tanto più minore è l’errore di campionamento. È inversamente proporzionale alla dimensione del campione è direttamente proporzionale a tutti il resto. Si possono utilizzare 2 formule per calcolare l’ampiezza del campione: 1^ formula——> variabile metrica, se non ho la S posso prendere in esame indagini precedenti per stimare questo S: & = ( !")2 % 2^ formula——> variabile dummy, se ci chiede di stimare n, o non dice nulla, si ipotizza la massima dispersione di una variabile dummy che quindi significa mettere pq = 0,5* 0,5 = 0,25 . !2&' Massima variabilità, scenario peggiore. & ≅ & − 1 = %2 IN CONCLUSIONE L’errore di campionamento è direttamente proporzionale al livello di fiducia che avere nella stima e alla variabilità del fenomeno studiato. Mentre è inversamente proporzionale al l’ampiezza del campione. Capitolo 8 l’analisi univariata L’importanza della statistica nello studio dei fenomeni sociali La ricerca quantitativa attribuisce descrizioni numeriche alle osservazioni empiriche alla fine di descrivere, spiegare e predire fenomeni. La scienza propende per la quantificazione dei fenomeni e quindi fa ampi uso di rappresentazioni e manipolazioni numeriche. Senza manipolazioni matematiche su dati numerici non saprebbe possibile fare scienza. Adottare un approccio quantitativo significa fare affidamento alla statistica, la quale ci consente di stimar parametri invisibili a occhio nudo che si celano dietro il caos dei dati empirici. I ricercatori fanno uso della statistica per sintetizzare i dati (stat descrittiva) oppure per inferire i parametri di una popolazione a partire da un sottoinsieme di osservazioni (stat inferenziale) Come si organizzano le informazioni empiriche: la matrice casi per variabili Per condurre analisi quantitative è necessario raccogliere le info in modo appropriato. I dati empirici vanno codificati in formato numerico e organizzati entro una matrice denominata casi per variabili. Sulle righe vanno i casi mentre sulle colonne vanno le variabili. Le celle generate dal l’incrocio delle righe e delle colonne esprimono il valore assunto da una particolare unità statistica in riferimento a un dato carattere. Prima di costruire una matrice è necessario trasformare le risposte un codici numerici (data entry) i valori delle variabili quantitative hanno un significato sostanziale e quindi possono essere inseriti direttamente; al le variabili qualitative invece va assegnato un codice numerico. L’insieme dei valori assunti dalle variabili riferite a un dato individuo costituisceun’osservazione. Il coefficiente di variazione di Pearson Se vogliamo confrontare la variabilità di caratteri misurati su scale diverse occorre utilizzare gli indici di variabilità relativa. La caratteristica principale di tali indici è quella di essere numeri puri. Questo coefficiente rappresenta uno degli indici di variabilità relativa più diffusi in letteratura. 7 89 = - 1100 Il diagramma a scatola (box plot) Un carattere misurati su scala ordinale o su scala metrica può esser sintetizzato in forma grafica tramite l’impiego del diagramma a scatola, che esprime simultaneamente cinque misure di sintesi di una distribuzione: il valore minimo, il primo quartile, la mediana, il terzo quartile, è il valore massimo. In esso sono anche evidenziati i valori anomali (outlier) Ci sono diversi modi per costruire gli indici sintetici: un modo più semplice è quello della scala unidimensionale di Likert che si ottiene sommando i valori assunti degli indicatori prescelti, previa verifica della direzione degli item, che deve essere la medesima, e del campo di variazione, che deve essere omogeneo. La costruzione delle tipologie Un altro modo per aggregare le info contenute in due o più indicatori è quello di costruire le tipologie che sono classificazioni multidimensionali. La tipologia si configura come un insieme di tipi ciascuno dei quali esprime una combinazione di due o più caratteri di un dato fenomeno. Capitolo 9 l’analisi bivariata L’analisi bivariata viene praticata nel momento in cui il ricercatore è interessato a verificare se la distribuzione di un dato fenomeno varia al variare di un dato carattere. Le tre principali procedure analitiche per condurre analisi bivariata sono: la tavola di contingenza, il confronto tra media e il modello di regressione. Con L’analisi bivariata ci si pone l’obiettivo di studiare la relazione tra due variabili. Le finalità possono essere descrittive oppure esplicative. Funzione di regressione: Y = f (X) Questa funzione ci dice che i valori assunti dalla variabile Y sono funzione dei valori assunti dalla variabile X. In questo caso la X è la variabile indipendente e la Y è la variabile dipendente. Principali strategie analitiche per condurre analisi bivariata: Tavola di contingenza se le variabili hanno natura categoriale, tramite la quale si mette in evidenza come la distribuzione di frequenza della variabile Y differisce entro le categorie della variabile X. Tavola incrocio—> quando la X è variabile di colonna, Y è variabile di riga Quando la variabile indipendente ha natura categoriale e la variabile dipendente ha natura metrica Y la strategia analitica appropriata è lacomparazione di medie, ovvero dal calcolo delle medie condizionate. Si mette in luce come la media della variabile dipendente Y differisce entro le categorie della variabile indipendente X. Quando entrambi le variabili hanno natura quantitativa e sono metriche di ricorre alla regressione lineare che rappresenta un metodo per stimare medie condizionate della variabile dipendente in relazione ai valori assunti d a una o più variabili indipendenti. Il test del chi-quandro Il problema che ci si pone a questo punto è che dalla semplice lettura dei dati empirici non è possibile confermare o meno l’ipotesi di indipendenza. Per rispondere a tale interrogativo occorre applicar un test di significatività. Se le variabili hanno natura nominale il test appropriato è quello del chi-quadro, tramite questo test è permesso verificare se esiste o meno una relazione tra variabili qualitative a livello di popolazione. L’ipotesi nulla H0 che viene sottoposta a test è l’ipotesi di indipendenza statistica tra X è Y. Se l’ipotesi nulla viene respinta allora verrà accettata l’ipotesi alternativa. Il primo passo nell’applicazione del test statistico è quello di formulare l’ipotesi nulla e l’ipotesi alternativa. Capitolo 10 la ricerca qualitativa L’approccio qualitativo rifiuta una rigida standardizzazione dei metodi di raccolta e di analisi dei dati. I metodi qualitativi sempre più spesso vengono utilizzati per arricchire i disegni di ricerca basati sul l’esperimento è sull’inchiesta campionaria in quanto offrono una visione più intima del mondo sociale, gettando luce su aspetti che talvolta sfuggono all’applicazione del metodo quantitativo. I metodi qualitativi vengono raggruppati in tre principali categorie: l’osservazione partecipante (osservazione), l’intervista in profondità (interrogazione) e l’uso dei documenti (lettura). I tre approcci possono essere utilizzati simultaneamente. La ricerca qualitativa impiega una molteplicità di pratiche e di materiali empirici per dare visibilità ai microcosmi sociali; osservazioni, esperienze personali, interviste in profondità, storie di vita, fotografie, filmati… offrono spunti preziosi di riflessione per accede ai significati che sottostanno ai comportamenti. Non esiste un metodo scientifico in senso stretto e la realtà non può essere mai conosciuta in modo oggettivo. Ci si accontenta di produrre rappresentazioni del mondo, utilizzando diversi metodi che mettono in luce aspetti differenti di un dato fenomeno. Osservazione partecipante È particolarmente adatto a raccogliere info sul comportamento non verbale, iconico. Lo strumento è rappresentato dal ricercatore stesso. L’osservatore è definito partecipante in quanto prende parte attiva alle pratiche del microcosmo che intende studiare, interagendo personalmente con i soggetti e immergendosi totale te nel flusso delle loro comunicazioni, con l’obiettivo di cogliere la matrice di significati che fa da sfondo alle pratiche di vita quotidiana. È fondamentale il coinvolgimento diretto dell’osservatore in ambiente naturale per un lungo periodo per sviluppare una visione dal dentro. Solo dopo unulngo processo di immedesimazione l’osservatore riesce a vedere il mondo con gli occhi dei membri del gruppo ospitante. L’osservazione partecipante si dispiega in un certo numero di fasi. • Scelta dell’oggetto di indagine e individuazione de, gruppo che si intende studiare • Ottenere l’accesso al campo, che può essere più o meno complicato a seconda della natura del microcosmo oggetto di indagine • Occorre instaurare un rapporto di fiducia con i membri del gruppo, che consente di iniziare a registrare tutto ciò che accade È consuetudine memorizzare o registrare gli eventi di interesse e compilare le note etnografiche a fine giornata. Oltre a descrivere i comportamenti bisogna anche prendere nota delle proprie impressioni. • Successivamente l’osservatore è chiamato a produrre descrizioni dense del comportamento umano. • Occorre sistematizzare le info contenute nelle note etnografiche. • Si procede alla costruzione di categorie concettuali definire idealtipi, tassonomie, tipologie. Oggigiorno tale metodo viene utilizzato per studiare gruppi marginali (alcolisti, spacciatori, sette religiose…) ma anche gruppi centrali. È utile per condurre indagini in merito a fenomeni di cui si sa poco o nulla. Intervista qualitativa Gli studiosi ricorrono al l’intervista qualitativa quando intendono raccogliere info sui significati e i sentimenti dei soggetti a cui difficilmente di può accedere utilizzando altre tecniche. Si configura come una conversazione flessibile, ove la voce che spicca è quella dell’intervistato. Tre tipi di intervista qualitativa: Strutturata: presenta il maggior grado di rigidità in quanto si basa su un certo numero di domande somministrate nello stesso ordine e nella stessa forma. Viene garantita la standardizzazione dello stimolo. Semi-strutturata: l’intervistatore dispone di un canovaccio per tenere traccia degli argomenti che dovrebbero affrontare nel corso dell’intervista. Vengono proposti gli stessi argomenti ma l’ordine è il modo di formulazione delle domande è difeso a seconda di come si sviluppa la conversazione. Non strutturata: non è prevista alcuna traccia dei contenuti e la conversazione fluisce in modo libero. Compito dell’intervistatore è quello di porre all’attenzione dell’intervistato un tema generale. L’uso dei documenti Rappresenta un metodo di importanza cruciale per investigare i fenomeni de passato e per studiare comportamenti e atteggiamenti che non si possono osservare direttamente attraverso il ricorso all’intervista o all’osservazione participante. Con il termine documento intendiamo qualsiasi prodotto dell’attività umana che contiene informazione. Documenti di tipo segnico e di tipo non segnico: i primi (lettere, diari, sentenze) differenziano dai secondi (artefatti, manufatti) perché sono prodotti allo scopo di trasmettere un messaggio in forma diretta. Documenti personali: sono materiali prodotti da soggetti che hanno vissuto in prima persona un particolare accadimento nel ruolo di protagonista o di testimone oculare. Es: lettere, diari, foto, cartoline, biografie, video ecc… Documenti istituzionali: sono prodotti da istituzioni pubbliche i da organizzazioni private allo scopo di documentare l’attività svolta. Es: sentenze dei tribunali, bilanci delle imprese, regolamenti, contratti commerciali, leggi, ecc…