Riassunto esame Metodologia, prof. Cuzzocrea, libro consigliato Metodologia della ricerca psicologica, Pedon e Gnisci

Capitolo 1: Evoluzione del concetto di scienza

Concezioni della scienza

Dimostrativa (Grecia classica e Aristotele)

Descrittiva (A partire da Bacone, Newton e i filosofi illuministi: positivismo logico ed epistemologia genetica)

Autocorregibile (Razionalismo critico di Popper, i paradigmi di Kuhn, l’epistemologia irrazionale ed anarchica di Feyerabend e il realismo critico)

Nella storia del pensiero occidentale il concetto di scienza è andato evolvendosi pur restando ancorato a quello di verità (da assoluta a relativa con il cadere del mito della scienza).

Scienza dimostrativa

Nella Grecia classica la scienza era distinta dall’opinione e garantiva una conoscenza certa perché, come sosteneva Aristotele, essa dimostrava le proprie affermazioni e permetteva di conoscere la causa di un oggetto che era dunque necessario. Di qui la sublimazione della matematica e della logica formale.

Scienza descrittiva

Si è affermata a partire da Bacone, Newton ed i filosofi illuministi ed è caratterizzata dall’osservazione dei fatti e l’induzione a partire da essi. Newton contrappose al metodo della sintesi quello dell’analisi che trovò diffusione nella filosofia illuministica e poi nel positivismo ottocentesco basato sul determinismo. Il mondo reale esterno è come lo percepiamo e le leggi scientifiche esistono già in natura; la scienza ha carattere attivo e operativo e attraverso la previsione dei fatti permette il dominio umano sulla natura.

Positivismo logico

Scuola filosofica viennese degli anni ’20, fiduciosa nel progresso dovuto alla scienza, convinta che all’origine di ogni conoscenza vi siano i dati sensoriali (osservazione). La scuola proclamava l’autonomia della scienza dalle trasformazioni culturali, avvenimenti storici, valori ecc.

Procedura della conoscenza: Osservazione, riscontro regolarità, leggi (induzione), teorie, nuove ipotesi, teorie più generali, nuove ipotesi (se confutate consentono di correggere la teoria).

Alla fine degli anni ’50 la teoria della relatività di Einstein (che rivelava come spazio e tempo dipendono dal sistema di riferimento dell’osservatore) smentì il concetto di osservazione pura. In psicologia subì l’influenza del positivismo logico il behaviorismo.

Epistemologia genetica

Piaget criticò l’empirismo insistendo sull’importanza dell’attività del soggetto nella conoscenza; di qui l’epistemologia genetica ed il tentativo di spiegare i processi cognitivi ricostruendo le fasi del loro sviluppo dall’infanzia all’età adulta.

Scienza autocorregibile

Fra le avanguardie meno dogmatiche della metodologia moderna e contemporanea viene abbandonata ogni pretesa di verità assoluta.

Razionalismo critico di Popper

Si basa sulla convinzione che nessuna affermazione (per quanto verosimile) potrà mai essere provata empiricamente e in maniera definitiva, per cui le conoscenze positive sono solo provvisorie, è impossibile fare generalizzazioni: una teoria può solo essere falsificata o confutata (falsificazionismo). Dunque scopo della scienza è falsificare ed ogni disciplina inconfutabile non si può ritenere scientifica (ad esempio le “due bestie nere”, il marxismo e la psicoanalisi).

Kuhn e i paradigmi

Anche Kuhn come Popper critica la visione cumulativa della scienza tipica del positivismo logico ma egli basa la scienza sui paradigmi, conquiste universalmente riconosciute che per un certo periodo (scienza normale) vengono utilizzate e date per certe; quando queste iniziano ad accumulare significativi fatti anormali, si giunge ad una fase di scienza straordinaria per uscire dalla situazione di crisi. Il passaggio tra un paradigma e l’altro non è graduale ma comporta una vera e propria rivoluzione scientifica (vedi il passaggio dal behaviorismo al cognitivismo negli anni ’60). Dunque lo sviluppo scientifico è discontinuo ed i vari paradigmi sono incomparabili.

Epistemologia irrazionale ed anarchica

Feyerabend sostenne invece da parte sua un approccio metodologico anarchico caratterizzato dalla libertà di azione e dalle violazioni delle norme del metodo in norme del progresso decretando il passaggio dal monismo al pluralismo teorico.

Vi sono dunque due atteggiamenti limite: quello che privilegia il metodo della scienza e quello che valorizza la sua dimensione storica (scientismo dogmatico di Popper e anarchismo di Feyerabend). I due atteggiamenti sono necessariamente complementari: il metodo è fondamentale ma non statico, in un’indagine scientifica è rilevante anche il contesto che è mutevole. Tuttavia l’indagine scientifica non può svolgersi in totale assenza di regole (pseudo-scienza): occorrono postulati fondamentali.

Realismo critico

Contro il positivismo logico: non ci sono fatti puri, una spiegazione scientifica può anche riguardare il non osservabile; rifiuto del riduzionismo e proposta del concetto di stratificazione. Nella psicologia il realismo critico ha chiarito come il metodo positivo non può essere applicato alla complessità umana, come questa non si possa spiegare con leggi e principi.

Capitolo 2: Il processo di ricerca

Una distinzione di base da fare è quella fra ricerca di base, fondamentale e pura, per aumentare le conoscenze teoriche in un dato argomento e fra ricerca applicata, che concerne i problemi concreti e le soluzioni pratiche. Va distinta inoltre la ricerca sperimentale che va alla ricerca di nessi di causa, dalla ricerca correlazionale che si limita ad osservare e dalla ricerca differenziale, che prende in esame uno o più gruppi aventi differenze che già si presentano e trattandole come una variabile indipendente.

Fasi della ricerca

• Identificazione del problema di ricerca
• Pianificazione del disegno sperimentale
• Osservazioni
• Analisi dei dati
• Interpretazione dei dati
• Comunicazione dei risultati

Identificazione del problema di ricerca

La ricerca scientifica inizia dai problemi (Popper) che devono essere rilevanti onde evitare esiti scontati.

Fonti dei problemi più comuni:

• Interessi personali del ricercatore;
• Fatti paradossali o di fortuna (serendipity, dono di fare scoperte utili alle quali non si mirava);
• Tentativi di risolvere problemi pratici;
• Teorie e risultati di ricerche precedenti che possono avere influenza euristica (se genera enorme interesse) o sistematica (se le ricerche fanno affermazioni specifiche direttamente verificabili);
• Strumenti di identificazione dei problemi (convegni, discussioni, articoli di riviste scientifiche).

Domande di ricerca più specifiche conducono alla formulazione di un’ipotesi di ricerca che il ricercatore intende verificare sulle relazioni esistenti fra le variabili (“Se accade X, allora si osserva Y”). L’ipotesi di ricerca deve essere operazionalizzata, deve essere verificabile empiricamente e può essere espressa in forma matematica.

Dall’ipotesi di ricerca nascono 2 ipotesi statistiche: un’ipotesi nulla (H0) che afferma la mancanza dell’effetto ipotizzato e un’ipotesi alternativa (H1) che afferma la presenza di tale effetto.

Vi sono quattro tipologie di ipotesi:

• Ipotesi descrittiva quando non è possibile effettuare ipotesi accurate sui risultati (ad es. i sondaggi); una o più variabili osservate;
• Ipotesi sperimentale presuppone che almeno una variabile sia indipendente e almeno una sia variabile nella formula y= f(x) (y= variabile dipendente; f(x)=variazione della variabile indipendente) e valuti nessi di cause-effetti (Se… allora…);
• Ipotesi differenziale implica almeno una variabile di disegno, presuppone che vi siano differenze in almeno una variabile dipendente e si formula sempre in termini di differenziale. Utile per studiare quei fenomeni che hanno differenze preesistenti in natura per cui non vi possono essere manipolazioni. In tal caso non vi è distinzione fra variabile dipendente e indipendente;
• Ipotesi correlazionale: presuppone che almeno una variabile osservata si correli con un’altra osservata. Non valuta i rapporti di causa-effetto e si formula sempre in termini correlazionali, sia la correlazione positiva (nel caso in cui due variabili aumentano o diminuiscono in modo analogo) o negativa (all’aumentare di una diminuisce l’altra).

Pianificazione del disegno di ricerca

Durante questa fase vanno prese decisioni che delineano il disegno di ricerca: oggetto da osservare, condizioni, strumenti, metodi per la codifica, test statistici ecc.; analisi dei problemi etici dell’esperimento.

Osservazioni (o raccolta dati)

Il ricercatore mette in atto le procedure stabilite e raccoglie i dati attraverso osservazioni empiriche ("fatti" della ricerca).

Misurazione (definita da Stevens, 1946): associazione tra una categoria (o simbolo formale) e oggetti, eventi o individui in base a regole di corrispondenza. Per misurare un sistema empirico va costruito un sistema numerico che abbia con il primo una relazione di omomorfismo. Definiamo caso o soggetto ciò a cui applichiamo la misurazione.

Variabile: qualsiasi caratteristica del soggetto che può assumere diversi valori in un dato intervallo che varia da individuo a individuo. Ogni variabile ha un proprio ambito di variazione (livelli o modalità) categorie.

Stevens definì le quattro categorie di variabili:

• Categoriali o nominali: quando i livelli sono costituiti da categorie discrete che non possono essere ordinate (es. colore occhi e sesso); ai livelli possono essere assegnati dei nomi o dei codici astratti ma mai dei valori numerici o ordinali;
• Ordinali: quando i livelli sono ordinati in modo che uno venga prima dell’altro e non hanno valore numerico (alta, media e bassa). Ad ogni livello può essere assegnato un valore ordinale (I, II, III) ma mai un valore numerico;
• A intervalli equivalenti: quando i livelli possono essere ordinati ma anche numerati, per cui ad ogni livello corrisponde un numero e l’intervallo fra un livello e quello adiacente è costante (Q.I, test di atteggiamento, inventari di personalità). Il valore zero in tal caso è arbitrario e non è assoluto o naturale;
• A rapporti equivalenti: quando lo 0 indica l’assenza di quantità misurata.

Le variabili sono distinte in qualitative o quantitative. Se qualitative possono essere nominali o ordinali e dare vita a classificazioni o codifiche per calcolare la frequenza di un determinato fenomeno (qualitative nominali o ordinali classificazioni o codifiche frequenza). Se quantitative o metriche invece possono essere a intervalli o a rapporti e producono un punteggio che si riferisce all’intensità del fenomeno misurato (quantitative o metriche a intervalli o a rapporti punteggio intensità).

I criteri di distinzione delle variabili sono:

• Il livello di precisione della misurazione: per questo criterio la variabile si dice continua (quantitativa) se può assumere i valori di tutti i numeri reali (es. altezza) mentre si dice discreta (sia quantitativa che qualitativa) se può assumere un numero finito di valori, non frazionari (ad es. il numero dei bambini di una classe);
• Il ruolo nell’esperimento: per cui si distingue in variabile indipendente (manipolata e non) che sono gli stimoli o eventi comportamentali che si sospetta causino cambiamenti su altre e in variabile dipendente ovvero la variazione di determinati comportamenti che si suppone dipendano dalla prima;
• Il ruolo di confusione: si distingue fra variabile confusa (confounded) e variabile confondente (confounding). La variabile confondente: variabile non controllata che covaria con la variabile indipendente ma è estranea ad essa e deriva solitamente dagli artefatti nelle procedure di ricerca. Costituisce una minaccia alla validità interna poiché mette in dubbio il nesso causale individuato. La variabile confusa è una variabile non controllata che covaria con la variabile indipendente ed è intrinsecamente associata ad essa o alla sua operazionalizzazione. È una minaccia alla validità di costrutto poiché mette in dubbio la validità della spiegazione dell’esistenza dell’effetto. Il loro controllo è complicato;
• Errore di misurazione: le variabili possono indurre a errori casuali o a errori sistematici;
• Possibilità di osservare direttamente la variabile: di qui la distinzione fra variabile latente e variabile manifesta.

Fase dell'analisi dei dati

Osservazioni, codifiche, matrice dei dati (tabella): in questa fase vengono eseguite le elaborazioni descrittive sul campione e i test statistici che permettono di prendere delle decisioni e di verificare l’ipotesi sulla popolazione a partire dal campione.

Interpretazione

Dopo l’analisi il ricercatore deve verificare se i risultati rispondono all’ipotesi di ricerca e se la risposta è utile ad approfondire la conoscenza sul problema.

Comunicazione

Attraverso convegni, articoli di riviste scientifiche, libri, in maniera accurata per offrire tutti gli elementi per ripetere la ricerca (metodo di controllo).

Capitolo 3: Comunicazione, principi ed esempi di ricerca

La pubblicazione scientifica (rassegna, ricerca, handout, poster, abstract ecc.) appartiene ad un genere letterario che richiede un linguaggio tecnico e specialistico ma coerente e semplice; è fondamentale la presenza di un filo conduttore che porta dalle domande irrisolte alla descrizione dei metodi di ricerca, fino alla loro eventuale soluzione.

Fasi della pubblicazione scientifica

1. Titoli, autori e istituzioni di appartenenza: all’inizio sono indicati il titolo, gli autori e le istituzioni di appartenenza per permettere al lettore di collocare il contributo e costruirsi una mappa mentale in merito;
2. Introduzione teorica, scopi e ipotesi di ricerca: lo stile qui deve essere persuasivo e interpretativo. Solitamente solleva le problematiche a cui il contributo vuole dare soluzione e nel fare ciò passa in rassegna le ricerche precedenti più rilevanti in merito, i vari modelli, approcci teorici e soluzioni. In questa sezione spesso è utilizzato il rimando, indicando altri autori e testi di riferimento. Ogni concettualizzazione dovrebbe affiancarsi ad una citazione fra parentesi con il nome degli autori e l’anno della pubblicazione; in questa fase il ricercatore può anche sollevare critiche (metodologiche o teoriche) sempre nel rispetto verso il lavoro altrui e argomentando le stesse;
3. Metodo (disegno di ricerca, soggetti, misure, procedure): questa sezione deve essere schematica e chiara, dunque lo stile descrittivo e accurato in modo tale che qualsiasi altro ricercatore possa replicare la ricerca. La descrizione si suddivide in settori:
   • Disegno di ricerca (e analisi dei dati): indica il tipo di studio (sperimentale, quasi-sperimentale – esplorativo o confermativo), le variabili misurate, il loro ruolo ed i loro vari livelli ed eventualmente il tipo di analisi statistica condotta;
   • Soggetti (o campione): fornisce informazioni di base sul campione di soggetti presi in esame (popolazione di riferimento, procedure di campionamento e di assegnazione ai gruppi). Le caratteristiche qualitative del campione vengono espresse in percentuale; quelle quantitative riportano media e deviazione standard. Si definiscono soggetti sperimentali quelli che vengono appositamente selezionati da una popolazione mentre per partecipanti si intende l’insieme di persone che osserviamo senza la selezione casuale). Se l’unità di studio riguarda materiali audio e videoregistrati ne vengono fornite le caratteristiche;
   • Misure: descrizione delle variabili e della loro operazionalizzazione oppure la sezione prende il nome di strumenti; in tal caso vengono indicati e descritti gli strumenti di misura e riportati gli indici di attendibilità. Se utilizzati apparecchi (ad es. EEG) bisogna indicarne le caratteristiche (misura, modello, marca);
   • Procedure: descrizione dettagliata dello svolgimento dell’esperimento. Per questioni di brevità alcuni aspetti della ricerca noti grazie a ricerche precedenti vengono omessi e rimandati agli studi precedenti descrivendo solo eventuali modifiche o trattamenti.
4. Risultati: organizzati sullo schema delle ipotesi, sono affiancati dagli indici delle analisi statistiche eseguite, dagli indici descrittivi (medie, deviazioni standard, frequenze, percentuali ecc.), dalle modalità di descrizioni più appropriate (tabelle, grafici). Lo stile linguistico qui deve essere fattuale e descrittivo;
5. Discussione e conclusioni: dai risultati ottenuti il ricercatore trae un quadro generale e dà possibili interpretazioni della teoria di riferimento, dunque lo stile è interpretativo. Le affermazioni devono essere strettamente legate al tema di fondo e non date per certe, inoltre queste non si possono generalizzare tout court alla popolazione di riferimento;
6. Bibliografia: lista delle fonti di ispirazione della ricerca, che devono essere consultabili da chiunque; fondamentale per il giudizio. Citazione [categoria del contributo, autore (cognome e nome puntato), anno di pubblicazione, titolo, casa editrice];
7. Abstract e parole chiave: Riassunto brevissimo del contributo per far capire al lettore se è di suo interesse, utile anche perché viene immagazzinato in banche dati tematiche per cui può essere consultato rapidamente grazie ai motori di ricerca.

Impact Factor: indice quantitativo che permette di rilevare la prestigiosità di una rivista: l’IF di una determinata rivista A in un determinato anno è il rapporto tra le citazioni che tutte le riviste in quell’anno fanno di articoli pubblicati.