Appunti di Metodi e tecniche dell'intervista e del questionario

D. ELABORAZIONI STATISTICHE:

- di tipo descrittivo (1° livello)

- di 2° livello (statistica bi e multivariata)

Il materiale di ricerca (per essere letto nella sua portata informativa) deve essere trasformato in dato.

I dati dipendono strettamente dalle modalità di:

A. RACCOLTA: Chi sono io? Chi sei tu? Cosa è stato fatto? Come le ho fatte? È il momento in cui ho fatto una

intervista. Si veda quanto già detto sulle CONDIZIONI DI RILEVAZIONE (la raccolta è una attuazione di quelle

condizioni): quali informazioni scelgo? Come determino quale informazioni hanno senso rispetto agli obiettivi?

A ciò si devono aggiungere le specifiche operazioni di DATA ENTRY: selezione dell’informazione reperibilità

dell’informazione (problema specifico per la Ricerca QL)

B. ORGANIZZAZIONE: intervista completamente strutturata, posso organizzare orizzontalmente oppure

verticalmente. Si tratta di definire i campi / identificare le unità di informazione

- QL: approccio impressivo/sistematico; unità di analisi (conto quante volte viene ripetuta quella parola

specifica; è un modo di pensare quantitativo ma qualitativo).

- QT: replica della struttura del questionario

C. TRATTAMENTO: costruire un piano di analisi

- QL: tematico/sequenziale; di documentazione/a “tesi”

- QT: analisi descrittiva di base (1° livello) e analisi mirate (2° livello)

COSTRUIRE I RISULTATI: da dato a risultato. I risultati sono la costruzione di un prodotto su base dati. Al committente

non interessano dati, ma i risultati che sono composti dalla selezione di informazioni e dalla costruzione di dati per poter

rispondere alla domanda. Fare ricerca vuol dire che raccolgo le informazioni (e non le porto così come sono) ma ti aiuto

a leggere, do un’interpretazione.

L’analisi dei dati prodotti da un’elaborazione prevede i seguenti passaggi:

- CONTROLLO DI CORRETTEZZA (degli elaborati statistici)

- LETTURA E SELEZIONE DELLE INFORMAZIONI RILEVANTI

a) su base dati

b) in funzione della costruzione del risultati (come risposta agli obiettivi di ricerca)

- RAPPRESENTAZIONE DEI RISULTATI

a) Testuale

b) Grafica

Alcune note in più: è l’analisi del dato a costruire il suo senso. Leggendo il dato costruisco il suo significato (grazie a studi

personali)

Tanto più si opera con data set complessi, tanto più l’intervento del ricercatore è rilevante (falso mito della ricerca

quantitativa oggettiva e scientificamente neutra, a fronte della ricerca qualitativa soggettivistica e inaffidabile

Tali operazioni sono rilevanti ai fini della costruzione del senso complessivo dell’indagine

I dati per diventare risultati necessitano di alcune operazioni che vengono introdotte (a carico del ricercatore):

A. SELEZIONE: quali parole seleziono? Quale informazione è importante?

I dati devono essere rielaborati al fine di essere presentati in forma semplice e comprensibile. Vanno inserite

nella presentazione tutte le informazioni necessarie per consentire una lettura consapevole dei dati. Non vanno

inserite le informazioni inutili/superflue oppure ridondanti. Bisogna selezionare.

B. CONNESSIONE/RILETTURA: cosa significa il dato in relazione al problema di ricerca (ricodifica semantica)?

I risultati sono sempre accompagnati da una rilettura interpretativa che ne esplica il senso. La rilettura è un

elemento soggettivo (questo non è un limite, ma un valore aggiunto dato dalla competenza tecnica del

professionista). La rilettura aggiunge elementi di comprensione a parole/numeri che sono, di per sè, spesso

“muti”. La consapevolezza della potenziale parzialità dei risultati: affermazioni drastiche e assolute sono

facilmente smentibili.

C. STRUTTURAZIONE/INTEGRAZIONE: come mettere assieme diversi dati per costruire una risposta? Partendo

dalla rilettura dei singoli risultati è necessario costruire una risposta di senso attraverso una connessione

ragionata di quanto costruito. Dalla costruzione analitica del singolo risultato all’ipotesi interpretativa che

à

integra e fornisce risposte di livello sintetico.

COMUNICARE I RISULTATI

La scrittura e la narrazione orale dei risultati si configura come CONCETTUALIZZAZIONE

un’operazione finale complessa, dovendo rispondere a più scopi: PARADIGMA OGGETTO OBIETTIVI

C

O

M DISEGNO DI

U RICERCA

1. mostrare i risultati N TEORIA DELLA TEORIA

I

C TEORIA DELLA TECNICA

2. selezionare e semplificare il contenuto informativo A STRUMENTI

Z

I

O

3. orientare il processo di decision making sui dati. N

E POPOLAZIONI / CONDIZIONI DI

RISULTATI DATI CAMPIONI RILEVAZIONE

È un passaggio e trasformazione della ricerca: obiettivo specifico ESECUZIONE

della ricerca applicata è che non finisce con la comprensione ma che

vale con un’applicazione.

Dobbiamo spostarci dal testo interno al testo esterno: Le operazioni sin qui realizzate consentono di costruire il testo

interno (= il senso della ricerca per il ricercatore). Si tratta ora di costruire il testo esterno e di condividerlo con il

committente.

LA RAPPRESENTAZIONE DEI RISULTATI

Come nelle altre fasi di ricerca sottovalutare un’operazione apparentemente semplice come riportare e commentare

dei dati aumenta inevitabilmente le imprecisioni, le possibilità di commettere errori e fraintendimenti nella

comunicazione.

MA COME PRESENTIAMO I RISULTATI?

1. Modalità diverse in base a:

- Contesto

- Committenza

- Obiettivi

2. Quali modalità?

- Articolo scientifico

- Articolo divulgativo

- Report scritto

- Poster

- Presentazione orale..

CONIUGARE SINTESI E COMPLETEZZA DELLE INFORMAZIONI

- Le informazioni trasmesse devono essere complete, ma non eccessive e confondenti

- Ecco perché è necessario fare un lavoro di selezione dei risultati che si intende comunicare in funzione del

contesto e degli obiettivi della comunicazione

Ricercatori o consulenti?

Il decision making sui dati e il ruolo del ricercatore?

- A fronte di un committente dove si deve arrestare un ricercatore?

- Ricercatore o decisore?

- Oppure ricercatore-buon riorganizzatore delle informazioni in funzione di una presa di decisioni?

- La ricerca sociale risolve problemi?

- O, nella migliore delle ipotesi, consente una buona riformulazione dei problemi?

LA RICERCA QUANTITATIVA

La ricerca quantitativa poggia su due fondamenti:

- MISURAZIONE: trasformazione delle informazioni in numeri

- STATISTICA: analisi dei dati e per definire il campo di rilevazione

Misurare significa costruire variabili, ovvero trasformare le informazioni dei costrutti che non sono osservabili in numeri

e utilizzare le proprietà che i numeri posseggono sulla base della loro apparenza di scala. Non tutte le variabili che

utilizziamo per misurare il costrutto hanno le stesse caratteristiche: ci sono tipologie di variabili che possiamo misurare

a seconda della scala di misura. Le scale sono:

- NOMINALI (categoriche/quantitative)

- ORDINALI (quantitative)

- INTERVALLO (qualitative)

- RAPPORTO (qualitative)

La SCALA NOMINALE non è una vera e propria scala ma un modo per categorizzare i fenomeni che interessano nella

rilevazione. In questa scala utilizzo la proprietà di simbolo del sistema numerico: il numero serve solo a identificare la

categoria di appartenenza del soggetto. Le sole proprietà della scala nominale sono quelle di:

- equivalenza / uguaglianza

- non equivalenza / disuguaglianza

Dal punto di vista statistico bisogna solo contare le frequenze; quindi, quante volte le modalità della variabile

compaiono. Con la scala nominale possiamo creare delle categorie. Il basso livello di categorizzazione è definito come

ripartizione dicotomica con due risposte (si/no).

La SCALA ORDINALE introduce il concetto di ordine tra le ripartizioni che vengono effettuate. Le proprietà della scala

ordinale non si limitano all’equivalenza tra tutti i membri di una stessa classe o categoria ma comprendono anche la

relazione di ordine tra le ripartizioni. La scala ordinale va da 1 a 4 passi.

La scala ordinale fornisce un ordine di rango tra i soggetti ma non dà alcuna indicazione su quanto A sia più grande di B

e non ci dice se la distanza tra A e B sia uguale, maggiore o minore della distanza tra B e C. quindi i numeri attribuiti agli

oggetti secondo la scala ordinale non indicano quantità ma solo ordine.

Con la scala ordinale possiamo ordinare i gradi di interesse per il fenomeno ma non possiamo affermare quanto sia più

grande o quanto è la distanza tra due variabili.

La scala nominale e la scala ordinale si limitano a classificare i soggetti sulla base di relazioni del tipo “uguale a” o “più

grande di”.

La SCALA A INTERVALLI (EQUIVALENTI) introduce la caratteristica della distanza perché utilizza una unità di misura

costante che consente di misurare le differenze (o distanze). La scala a intervalli da 5 passi in su.

La scala a intervalli parte da uno zero arbitrario che rende impossibile stabilire dei rapporti diretti tra le misure ottenute

e costituisce il limite della scala a intervalli equivalenti. In definitiva, la proprietà che distingue la scala a intervalli

equivalenti dalle scale normali e ordinale è quella della costanza del rapporto tra gli intervalli.

La SCALA A RAPPORTI (EQUIVALENTI) costituisce il più elevato livello di misura possibile perché elimina il limite dello

zero arbitrario proprio della scala a intervalli. Lo zero della scala a rapporti è uno zero assoluto e questo consente di

poter fare operazioni matematiche sia sulle differenze tra i valori della scala ma anche sui valori stessi. La proprietà che

distingue la scala a rapporti dalla scala a intervalli è la costanza del rapporto tra i valori.

Ad ogni scala corrisponde un ben preciso livello di complessità e raffinatezza nella elaborazione statistica. In altri termini,

a seconda della scala utilizzata potrò utilizzare operazioni statistiche diverse, in ordine a ciò che mi consentono i limiti

propri della scala:

- con la scala nominale l’unico indicatore statistico di tendenza centrale che posso utilizzare è la MODA, ossia

verificare quale fenomeno si è presentato più volte.

- con la scala ordinale, oltre alla moda posso utilizzare la MEDIANA.

- con le scale a intervalli e a rapporti posso utilizzare la MEDIA ARITMETICA.

La STATISTICA trova due campi applicativi principali in riferimento alla ricerca quantitativa:

- COSTRUZIONE DEL CAMPO DI RILEVAZIONE: capire chi è il target, prima definisco la popolazione (tutte le

persone che potrei potenzialmente coinvolgere) e poi scelgo il campione rappresentativo (sottogruppo della

popolazione a cui somministro la ricerca); quest’ultimo deve rappresentare meglio possibile la popolazione

perché &eg