Appunti Metodologia della Ricerca Sociale, prof Di Fraia

N

TOTALE (N) 10000

Lo scopo della ricerca quantitativa è quello di scoprire la relazione tra le variabili per descrivere un

fenomeno. Per descrivere fenomeni si possono fare degli studi monovariati (statistica

monovariata) si usa il linguaggio delle variabili per descrivere comportamenti sociali, studiando

una sola variabile a volta (altezza, reddito). Quando è troppo debole usiamo o ricerca bi-variata (due

variabili per volta il sesso influisce sul titolo di studio?) o multi-variata (il sesso insieme al

reddito influiscono sul titolo di studio?).

Concetto errore e di come tener conto dell’errore all’interno della rilevazione delle variabili

attraverso gli strumenti di misura

Strumenti di misura/rilevazione: vanno costruiti ogni volta che si fa una nuova ricerca

(sondaggio) questionari, intervista…

Misurare nelle scienze sociali è diverso rispetto alle scienze esatte (amano l’errore, consapevoli che

l’errore ci sia sempre misurare= cercare di cogliere la realtà riducendo al minimo l’errore che si

viene a verificare, non esiste una certezza assoluta ideologia post-positivista), qualsiasi

x±α

numerazione genera un risultato che si può definire come (la x non la puoi cogliere senza

α α

) scopo ricerca è ridurre il più possibile . Per ridurre errore, cercare di far sì che strumenti di

misura abbiano due caratteristiche: 1. validità e 2. attendibilità/accuratezza (1. Misura davvero

variabile per cui è stato costruito; 2. In grado di rilevare variazioni sulla variabile nel fenomeno

osservato, quando è in grado di cogliere modalità in cui si presenta il fenomeno). Es: bilancia valida

per misurare peso (diamo per scontato che sia valida), dubbio su attendibilità (a volte indicano peso

diverso per fattori esterni, come umidità/età…).

∙Come si stabilisce se uno strumento che serve nella ricerca sociale è attendibile? test re-test

(testare con lo stesso strumento a distanza di qualche giorno), split half (se ho un questionario di 20

domande, ne presento solo 10, e poi altre 10 tutte le domande servono a misurare l’atteggiamento

delle persone rispetto quel tema, se noto che i risultati dei due test sono correlati, vuol dire che

strumento è attendibile), forme doppie (simile a precedente, ma ci sono due questionari da 20

domande, che siano equivalenti formulo domande in maniera diversa ma simile), alfa di

Cronbatch (prendere tutte le domande e le correla tra loro se c’è una domanda con una risposta,

la risposta deve essere coerente anche nella domanda simile, se non ci sono coerenze nelle risposte

si buttano via quelle domande). Ma le persone mentono (cercare di ridurre questa possibilità, e far si

che possa accorgermi che mentono) considerazione errore. Per limitare errori di misurazione

casuali aumento numero di casi. Errore sistematico è più insidioso (sistematicamente sovrascrivo o

sottoscrivo fenomeno, aumenta sempre più e incasina risultato avviene quando strumento pur

essendo attendibile, non è valido).

∙Come si stabilisce se uno strumento che serve nella ricerca sociale è valido? validità a vista

(prendo lo strumento e lo sottopongo a colleghi esperti alcune domande potrebbero apparire non

valide e venir tolte), validità convergente (si utilizza nuovo strumento di rilevazione assieme a un

altro che si sa già essere valido per vedere validità del nuovo), validità discriminante (strumento in

grado di riconoscere differenza tra soggetti diversi sulla variabile per cui voglio testare la validità),

validità predittiva (in grado di predire come si comporteranno certi fenomeni test che cercano di

comprendere attitudini, se è valido le previsioni si rivelano vere), studio della validità per costrutto

(non si fanno dei test prima per verificare validità, lo uso come se fosse buono e cerco di accertarmi

della validità attraverso costrutto parto da ipotesi, dico che saranno verificate o falsificate in base

ai risultati che avrò… prende in considerazione ipotesi, criteri validità ipotesi, risultato ottenuto e

strumento utilizzato. Se ciò che viene fuori è coerente con ipotesi e non vengono fuori risultati

discordanti, lo strumento è valido. Importanza è logica e interpretabilità, quindi ipotesi possono

anche essere tutte falsificate).

Come si fa ricerca in concreto? BISOGNO CONOSCITIVO,

DEFINIRE STRUMENTO domanda.

MISURAZIONE DOMANDA DI RICERCA, attiva

DEFINIRE METODO ipotesi.

FORMULAZIONE IPOTESI

INDIVIDUARE CAMPIONE,

insieme di casi su cui si baseranno

osservazioni.

Domanda di ricerca attiva delle ipotesi sulla base si definisce approccio di ricerca metodo che

si decide di usare individuare un campione dall’insieme di casi su cui si baseranno le

osservazioni.

Definizione strumento di misura ultimo passo per avere tutti gli elementi, si inizia la fase sul

campo (si usa strumento misurazione sul campione che abbiamo individuato).

Fase lettura e analisi del dato dati vengono letti e analizzati.

Interpretazione risultati può essere fatta solo in relazione alle ipotesi iniziali.

Flusso è circolare solo nel caso in cui i dati sono inconcludenti, se si verificano o smentiscono

flusso diventa spirale (siamo un po’ più avanti nella conoscenza umana, la prossima ricerca partirà

da lì).

Vale per le scienze esatte (dove ipotesi sono stringenti, metodi formalizzati, strumenti

tecnologici…).

I risultati ottenuti sono cumulabili. Nella ricerca sociale il problema della cumulabilità dei risultati è

molto meno accertabile perché meno facile riprodurre esattamente lo stesso tipo di ricerca.

- Bisogno conoscitivo deve trasformarsi in una domanda di ricerca tradurre bisogno



conoscitivo in una serie di domande specifiche a cui la ricerca dovrà dare risposta.

- Ipotesi sono ciò che ci si aspetta dalla realtà/proposizioni sulla realtà che mettono in

relazione due o più variabili. Si possono fare ricerche/osservare la realtà senza ipotesi? .

NO

Perché non si può osservare la realtà se non da un punto di vista (non posso osservarla in

modo totale e omnisciente). Scegliere un punto di vista vuol dire inevitabilmente avere delle

ipotesi. Ipotesi possono essere molto precise/vincolate perché frutto cumulato di ricerche

precedenti. Nelle scienze esatte non si può non iniziare da ipotesi precedenti. Spesso ipotesi

corrispondono al punto di vista dei ricercatori. Ipotesi vanno esplicitate.

Macro-tipologia di ricerca di tre tipi: 1. descrittiva: descrivono un fenomeno di cui non sa nulla Y

(usata nelle scienze sociali di tipo qualitativo).

2. correlazionale: che tipo di relazioni possono esserci tra le variabili che determinano un certo

fenomeno, descrive e cerca di capire come si relazionano tra loro le variabili (non ho ipotesi forti su X

chi influenza chi oppure so che il fenomeno che sto studiando è talmente complesso che non posso

individuare una variabile come causa di un’altra) (comune nelle scienze sociale di tipo

quantitativo).

3. causale: cercano di determinare rapporti causa-effetto (meno comune nelle scienze sociali,

difficile trovare fenomeno che abbiano leggi causa-effetto).

Fare ricerca sociale di tipo quantitativo significa studiare le variabili seguendo questa logica:

Y↔X

Y↔ Z↔X: nelle scienze esatte siamo in grado di sapere che variabili agiscono su un sistema, nelle

scienze sociali non si possono studiare fenomeni come fossero sistemi chiusi (tutto è influenzato da

più fattori, oltre a quelli correlati tra loro Z, variabile interveniente, interviene sulle altre. X e Y

sono in relazione l’una con l’altra ma tanto X quanto Y sono influenzate dalla variabile Z).

- : frasi/proposizioni che mettono in relazione due o più variabili.

IPOTESI

Fare ricerche di tipo quantitativo= studiare se ci sono relazioni tra variabili.

: capire se c’è relazione tra religiosità delle persone e voto politico (variabili=

ESEMPIO

orientamento politico e fede religiosa concetti astratti). Ipotesi contengono descrizione delle

variabili troppo generica/astratta e quindi inadatta a dare avvio ad una ricerca in grado di produrre

alla fine dati validi/attendibiliprocesso che passa da definizione astratta delle variabili alle

variabili stesse si chiama operativizzazione (applicare concetto astratto a fenomeno osservabile e

misurabile e stabilire in che modo verrà misurato).

Selezionare campione persone (tutti gli italiani, italiani che hanno votato per la prima volta nel

2017, solo donne…) 1000 persone che rappresentino gli italiani, somministro

questionario/domande telefoniche, sulla base delle risposte che ottengo (e che trasformo in dati)

vado a vedere se c’è o meno una relazione sulle variabili indicate.

Concetto validità a vista es. chiedere a persone quante volte al mese vanno a messa (da solo non è

indicatore sufficiente a comprendere religiosità persone, in quanto pratica religiosa non è indice di

religiosità).

- Come faccio ad operativizzare variabile “religiosità”? Non guardo quante persone vanno in chiesa,

ma seguo step indicati sopra. Serie di domande: “Sei religioso o no?”, “Se sei religioso a che fede

appartieni?”, “Con che frequenza partecipi a pratiche religiose?” variabili (modalità differenti a

seconda della variabile: fede non ha modalità, appartenenza tipo di religione, pratica quante

volte al mese va in chiesa).

- Come faccio ad operativizzare variabile “orientamento politico”? Si potrebbe usare una scala di

atteggiamento con a destra l’estrema destra e a sinistra l’estrema sinistra dove l’individuo deve

tracciare una “x” nel punto in cui sente di appartenere.

Uno degli elementi fondamentali nella ricerca sociale è il campione

- : sottoinsieme della popolazione in grado di rappresentare correttamente la

CAMPIONE

popolazione stessa. Rappresenta la popolazione con un margine di errore, che tenderà a

diminuire tanto più grande è il campione (non si può misurare un fenomeno senza un po’ di

errore,) non vale per l’errore casuale. Caratteristica: validità esterna (risultati ottenuti sul

campione, si possono estendere all’intera popolazione pur con un certo margine di errore), i

campioni probabilistici (ogni caso dell’universo ha la stessa probabilità dell’altro di far parte

di un campione, e probabilità è nota es. modello di estrazione probabilistica di tipo

casuale semplice estrazione numeri lotto; 1. con ri-immissione, quando numero casi