Appunti delle lezioni con una personale rielaborazione dell'esame pedagogia sperimentale del prof. Federico Batini

QUADRO TEORICO

Obiettivo conoscitivo: Cosa intendo fare con la mia ricerca

Tema di partenza è il punto del quadro teorico (discorso unitario sul tema).

Costruzione del quadro:

I FASE: Cercare informazioni vere

II FASE: Concetti principali e le relazioni che li legano (mappa concettuale)

III FASE: Stesura definitiva, descrizione testuale di quanto sintetizzato con la mappa.

2) Costruzione base empirica: Formata l'ipotesi, si capisce quali dati verranno raccolti.

IPOTESI DI RICERCA: Previsione o convinzione del risultati finale. Una concreta, specifica idea sui rapporti tra fenomeni. Ragionamento deduttivo. Viene formulata sulla base di: teorie implicite (nostre conoscenze, esperienze) e teorie esplicite (nostro quadro teorico). Possiamo avere due tipologie di ipotesi: ipotesi nulla (non ci sono differenze) e ipotesi alternativa (ci sono differenze). Prima di raccogliere i dati bisogna definire una popolazione di riferimento da cui prendere un campione. Popolazione coerente con

L'obiettivo della mia ricerca. Campione e una porzione dell'universo (popolazione). Bisogna poi selezionare gli strumenti di rivelazione.

Raccolta e organizzazione dei dati: Organizzazione dei dati in modo da poter essere analizzati mediante regole statistiche.

Analisi e interpretazione dei dati: Necessario interpretarli, dargli un significato. Andranno a supportare o rifiutare l'ipotesi. Si andrà ad accettare o rifutare l'ipotesi per poi trarre delle conclusioni.

Induzione: Risultati ottenuti confrontati con la teoria da cui si è partiti al fine di confermarla.

Frazioni

Rapporto tra due numeri a e b. Possono essere:

• Proprie: numeratore minore del denominatore (3/5)
• Improprie: numeratore è maggiore del denominatore (5/3)
• Apparenti: numeratore uguale o multiplo del denominatore (5/5 o 10/5)

Proporzioni

Prodotto dei medi è uguale al prodotto degli estremi.

Percentuale

Frazione avente come denominatore 100. Vanno sempre applicate a

Qualitativo: Insieme di tecniche utilizzate in ambito disciplinare senza l'ausilio di formule che hanno come base empirica.

Obiettivo: Indagare in maniera approfondita un singolo aspetto, caso, situazione sociale per ottenere più informazioni.

Metodi: Intervista, osservazione partecipante e a distanza.

Alto grado di relazione con l'intervistato, si può influenzare, si basa su quattro principi: immersione, familiarità, profondità e comprensione. Il ricercatore non rimane distaccato. Si immerge dentro, non agisce da spettatore ma la sua soggettività andrà ad influire su quanto sta rivelando.

Quantitativo: Basato su dati statistici attraverso cui è possibile trarre dati oggettivi.

Obiettivo: Spiegare come cambiano le variabili al cambiare di altre variabili. Basso grado di interazione con l'intervistato, meno contaminazione.

Metodi: Questionario strutturato a domande chiuse, test psicometrici.

Scale di valutazione

Analisi dei dati

Qualitativo: oggetto è l'individuo e l'obiettivo è comprendere i soggetti, motivazione e intenzione, non usa aspetti matematici.

Quantitativo: oggetto è la variabile e le relazioni tra queste. Obiettivo è spiegare le variazioni delle variabili, usa tecniche matematiche.

Risultati

Qualitativo: I dati vengono presentati con una prospettiva narrativa. Generalizzazione: classificazione e tipologie. Portata dei risultati: specificità.

Quantitativo: I dati vengono riportati in delle tabelle. Generalizzazione: correlazione, modelli casuali. Portata dei risultati: generalizzazione.

Qualitativo o Quantitativo? La scelta dipende molto dall'obiettivo e dall'oggetto di studio. Si possono unire i due metodi. C'è un'impossibilità di separazione totale dei due approcci, usano cose dell'altro metodo.

Analisi e interpretazione dei dati

Alta strutturazione (variabili con diversi livelli di...

risposte)

Si serve di statistica:

• Monovariatica: ha come obiettivo lo studio della distribuzione di ogni variabile, studia una variabile per volta.
• Bivariatica: studia la covariazione di due variabili

Monovariatica:

• Descrittiva: descrive una data realtà educativa attraverso dei parametri quantitativi che ricavo dal campione.
• Inferenziale: inferisce parametri della popolazione a partire da quelli quantitativi del campione.

Si arriverà ad avere una MATRICE DATI: numero di righe pari al numero di unità statistiche osservate (quanti soggetti) e numero di colonne pari al numero di variabili relative

Voti	Libri letti
1 persona	2 persone
3 persone	Ricercatore

Come la variabile oggetto di studio si distribuisce all'interno della popolazione? Sono necessari strumenti per una visualizzazione immediata e compatta di tutte le modalità osservate, distribuzione di frequenza. Serve per maneggiare i dati, permette di lavorare in modo ottimale. Si ha una rappresentazione d'insieme.

1. Per ogni modalità ti dice quanto volte si presenta. Tipologie:
   • Semplice
   • Cumulata: l'ultima rifa dovrebbe corrispondere al totale dei soggetti
   • Relativa: data dalla formula F= distribuzione cumulata/totale soggetti
   • Percentuale: fare la relativa per cento (somma totale circa 100%)
2. Esempio: Numero di ore di studio per ogni studente: Marco (2), Luca (1), Maria (4), Alice (2), Elisa (4), Elena(3), Federica (2), Arianna (3), Mattia (5). Totale soggetti: 9
3. Costruiamo la tabella:

   n. Ore	Semplice	Cumulata	Relativa	Percentuale
   1	1	1	0.11 (1/9)	11%
   2	3	4	0.33 (3/9)	33%
   3	2	6	0.22 (2/9)	22%
   4	2	8	0.22 (2/9)	22%
   5	1	9	0.11 (1/9)	11%

4. Per vedere come si distribuiscono complessivamente i casi nei valori che la variabile può assumere utilizziamo gli indici di tendenza centrale e gli indici di dispersione.
5. Indici di tendenza centrale: servono a stabilire come e dove si addensano i dati a nostra disposizione. Sono: media, moda e mediana.
6. Media: è la somma dei valori assoluti da tutti i

casi diviso il numero dei casi totali. Ha significato quando il numero dei casi è piuttosto alto (non si fa con pochi valori).

Moda: è la categoria con la frequenza più alta, non in senso assoluto ma relativo (non è necessario che contenga il 50% dei casi, è sufficiente che sia quella con il numero maggiore di casi rispetto alle altre).

Mediana: è il punto centrale della distribuzione ordinata e divide il campo in due parti, lasciando il 50% dei casi sopra e il 50% sotto. Se il numero è pari si sommano i valori centrali e si divide per due.

Attenzione: la moda vale solo per variabili cardinali, non è utilizzabile per i dati a bassa strutturazione. La mediana può essere applicata alle variabili cardinali e ordinali.

Esempio: voti scolastici : 19-22-18-27-19-29-30-22-25

Calcoliamo la frequenza:

Voti F. Semplice F. Cumulata F. Relativa Percentuale

18 1 1 0,11 11%

19 2 3 0,22 22%

22 2 5 0,22 22%

25 1 6 0,11 11%

27 1 7 0,11 11%

29 1

8 0,11 11%30 1 9 0,11 11%Media: 23,4 Moda: 19-22 Mediana: 22

Indici di dispersione: ci permettono di misurare quanto e come si disperdono i dati. Sono: squilibrio, campo di variazione, differenza interquartilica, varianza e deviazione standard.

Squilibrio: è la somma delle proporzioni al quadrato per ciascuna modalità della variabile (frequenza relativa al quadrato). Una volta calcolate di ogni variabile fare la somma. Il massimo è 1 e il minimo è 1/K (K=quante sono le categorie). Più una distribuzione è concentrata in meno categorie più c'è squilibrio e più è omogenea e meno squilibrio c'è.

Esempio: Prendiamo in riferimento la frequenza relativa dell'ultimo esercizio e calcoliamo lo squilibrio. K (CATEGORIE)= 7, ovvero i diversi voti.

Voti	F. Relativa	Squilibrio
18	0,11	(0,11 x 0,11)= 0,0121
19	0,22	(0,22 x 0,22)= 0,0484
22	0,22	0,0484
25	0,11	0,0121
27	0,11	0,0121
29	0,11	0,0121
30	0,11	0,0121

1/7= 0,14.

Tot= 0,1573 Campo di variazione: è la distanza tra il valore minimo e il valore massimo. Quando c'è una certa uniformità ha un significato. Esempio: valore minimo: 18 valore massimo: 30. Campo di variazione: 30-18= 12 Differenza interquartilica: i quartini sono misure di posizione con cui dividiamo la nostra distribuzione in parti uguali pari al 25% del totale. Diviso in quattro parti: 25%-50%-75%-100%. È quindi la distanza del valore posizionato sul 75% dal valore 25%. Consente di eliminare i valori che si posizionano agli estremi che possono essere molto più efficaci. Abbiamo bisogno della frequenza percentuale e della frequenza percentuale cumulata. Esempio: Voti F. Percentuale F. Percentuale cumulata 18 11% 11% 19 22% 33% 22 22% 55% 25 11% 66% 27 11% 77% 29 11% 88% 30 11% 99% Prendiamo il voto che appartiene al 25%, ovvero il 19, e quello al 75%, ovvero il 27, per poi fare la differenza. Differenza interquartilica: 27-19=8 Deviazione standard- varianza: è

La radice della somma delle differenze di ciascun valore rispetto alla media elevato al quadrato e rapportato al numero dei casi. Questo indice è in grado di indicare lo scostamento medio dei soggetti dalla media, ovvero il grado di eterogeneità o omogeneità delle risposte. Varianza: quando non è sotto radice.

Esempio: Prendiamo come dati sempre i voti scolastici. Variabile: sono i diversi voti. Media: 23,4 Frequenza assoluta: è la frequenza semplice. N. dei casi: 9 Deviazione standard=Attenzione: Squilibrio vale per variabili cardinali e categoriali. Il campo di variazione vale per le variabili categoriali, cardinali e ordinate. La differenza interquartilica è possibile per le variabili categoriali, ordinate e cardinali. La deviazione standard vale per le variabili cardinali.

Gli strumenti nella ricerca educativa Procedure di ricerca: - Formali: mirano alla spiegazione, cioè alla produzione di resoconti pubblici e controllabili e si attivano con

one tra due variabili è presente, si utilizza il metodo statistico. Questo metodo prevede l'analisi dei dati raccolti attraverso l'uso di formule matematiche e l'applicazione di test statistici. Inoltre, è possibile utilizzare la logica della simulazione per comprendere meglio i fenomeni che si stanno studiando. I metodi statistici possono essere formali o informali. I metodi formali si basano su dati ispezionabili, cioè dati che possono essere osservati direttamente. I metodi informali, invece, mirano a comprendere o interpretare i fenomeni, entrando in determinate forme di vita. Questi metodi possono essere basati su dati ispezionabili o non ispezionabili. La statistica bivariata individuale si occupa di studiare la relazione tra due variabili. Una volta individuata questa relazione, è necessario precisarne la natura. Ad esempio, si può determinare la direzione della relazione, che può essere positiva (cioè al crescere di una variabile, cresce anche l'altra) o negativa (cioè al crescere di una variabile, l'altra diminuisce). Inoltre, si può valutare se la relazione è simmetrica o asimmetrica. Un altro aspetto importante da considerare è l'intensità e la forza della relazione. Questo viene misurato attraverso specifici indici che valutano come si combina e con quale forza la variazione dei fenomeni che si stanno esaminando. Per verificare se una relazione tra due variabili è presente, è possibile utilizzare il metodo statistico, che prevede l'analisi dei dati e l'applicazione di test specifici. Inoltre, la logica della simulazione può essere utilizzata per comprendere meglio i fenomeni in esame.