Riassunto esame Metodologia della Ricerca sociale - ebook primo e secondo semestre, prof. Di Fraia

N

Scostamento semplice —> ss = ∑|(Xi - X )|

i N _

Scostamento semplice medio —> ssm = ∑|(Xi - X )|

i

—————

N

3) Devianza : la sommatoria degli scarti dalla media, elevata al quadrato. La devianza dipende

dal numeri di casi: maggiori sono i casi, più grande sarà il numero.

∑ = ( Xi - X)2⁻

!

4) Varianza : è la devianza fratto in N dei casi. La varianza si usa più spesso per analisi bi o multi

variate in quanto non può essere messa a confronto con la media aritmetica. Il problema è

che i numeri ottenuti sono numeri grandi perché elevati al quadrato, e bisogna eliminare il

problema mettendo la varianza sotto radice quadrata.

2 _ 2

N

S = ∑ ( Xi - X )

i

—————-

N

5) Deviazione standard o Scarto Quadratico Medio : ossia la radice quadrata della varianza.

Questo indice è utile per variabili aventi la stessa unità di misura, ma diventa problematico

quando si confrontano variabili con unità di misure diverse.

_ 2

N

S = ∑i ( Xi - X ) (tutto sotto radice quadrata) = radice quadrata della varianza

——————-

N

6) Coefficiente di variazione : è utile quando si vogliono confrontare variabilità di distribuzioni

con medie molto diverse, e bisogna tener conto del valore della media.

__

C = S/ X

v

!

Riassunto di Barbara Somma 17

Metodologia E-book 1-2

2.3 Variabili nominali : l’omogeneità

Il concetto di distribuzione omogenea ed eterogenea cambia di significato a seconda di che tipo di

variabile si prende in considerazione. Nel caso di variabili nominali infatti, si ha la massima

dispersione del fenomeno quando i casi si distribuiscono in modo uguale tra le n modalità

possibili; al contrario, nel caso di variabili ordinali si ha la massima dispersione del fenomeno

quando i casi si concentrano nella modalità estreme.

Per calcolare l’indice di omogeneità O , si fa la somma delle proporzioni (rapporto tra frequenza

assoluta e numero di casi P = FA/N ) al quadrato con cui si presenta ciascuna probabilità

2 2 2

O = p + p + p

1 2 3 …

!

L’indice assume valore massimo quando una sola proporzione assuma valore 1, e tutte le altre

assumono valore 0. Per tanto il valore massimo dell’indice sarà 1.

L’indice di omogeneità è quindi sensibile al numero di modalità: se le modalità sono poche viene

un valore più grande. Quando le modalità sono tante l’indice di omogeneità è piccolo e si parla di

indice di omogeneità assoluto.

Per neutralizzare l’influenza del numero di modalità si può calcolare l’indice di omogeneità

relativa (Orel): O - 1/k

——— = k * (O - 1 ) / K - 1 k = numero dei casi

1 - 1 /k

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3. Normalizzazione e standardizzazione

Sono operazioni che servono particolarmente quando si ha a che fare con le unità di misura della

ricerca sociale. Concettualmente tutte queste operazioni servono allo stesso scopo, rendere i

valori degli indici confrontabili tra loro.

La normalizzazione consiste nel rendere confrontabili punteggi ottenuti su scale di misurazione

che hanno range differenti, acquisiti su unità di misura diverse. Serve quindi a trasformare i valori

di una variabile in modo tale da facilitarne l’interpretazione.

(n) ]

X = [( X - X ) / ( X - X )

i i min max min

!

dove:

Xi = valore assunto dalla variabile X in corrispondenza del soggetto i

(n)

X = valore normalizzato di X

i i

!

X = minimo valore possibile della variabile X

min

!

X = massimo valore possibile della variabile X

max

!

M = nuovo valore massimo della variabile normalizzata

!

Il range che otteniamo è sempre da 0 a 1 . Possiamo però utilizzare un’altra formula nel caso

volessimo ricondurre questo range a valori che preferiamo e che sono più intuitivi nella nostra

mente (percentuali, decine ecc).

! ]

N = K * [( X - X ) / ( X - X ) dove K è sempre uguale a 100 per la trasformazione in %

i i min max min

!

La standardizzazione è quella forma particolare di normalizzazione che consiste nel convertire i

valori di una variabile in un’unità di misura universale detto punto standard.

!

!

Riassunto di Barbara Somma 18

Metodologia E-book 1-2 Ebook II° semestre

!

CAPITOLO 1 - Gli ultimi concetti quantitativi: la retta di regressione

!

1.La regressione lineare

La retta di correlazione lineare indica la tendenza che hanno due variabili (X e Y) a variare

insieme, ovvero, a covariare. L’analisi della correlazione è una procedura statistica parametrica.

Per verificare se tra due variabili vi sia una correlazione lineare si prende una serie di valori (x e

y), o meglio una coppia di valori numerici e si riportano su un grafico (il piano cartesiano).

1. Distribuzione casuale : i punti sono distribuiti in maniera casuale sul piano e quindi le

variabili non sono correlate. La correlazione è intorno a 0.

2. Variabili correlate : i dati sul grafico prendono forma, che ricorda una retta.

3. Variabili perfettamente correlate: se le variabili fossero perfettamente correlate otterremmo

una retta, come in questo caso, e quindi si può parlare di correlazione perfetta.

Per calcolare la correlazione tra due variabili si usa l’indice R di Pearson, valore compreso tra 0 e

1.

0 => non c’è correlazione tra le variabili

1 => variabili perfettamente correlate

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CAPITOLO 2 - Metodologia qualitativa

La ricerca qualitativa rientra all’interno del paradigma interpretativista calibrato alle

caratteristiche delle scienze sociale, secondo il quale la realtà non è altro che un costrutto basato

sulle interazioni di coloro che ne fanno parte.

La visione della realtà sociale (costruita) è relativista, non si può giungere ad una realtà condivisa

perché essa è relativa e costruita.

Il ricercatore, appartenendo alla realtà sociale, influenzerà l’oggetto studiato e ne sarà al tempo

stesso influenzato, vi sarà quindi un’influenza reciproca.

L’obbiettivo della ricerca qualitativa è quello di interpretare la realtà attraverso gli occhi di un

certo soggetto coinvolto, quindi non consiste nel misurare ma nel conoscere e comprendere le

motivazioni dei comportamenti del soggetto relativi a un determinato tema. Ci si serve sopratutto

di mezzi come: intervista , osservazione partecipante/entografica del comportamento, raccolta

di immagini sulla realtà.

Il ruolo del ricercatore è quello di interpretare modi di vedere la realtà senza però condurci

all’oggettività della ricerca, interpretando le interpretazione della realtà dei diversi soggetti.

Non è una ricerca rappresentativa in quanto i risultati sono relativi in base anche a chi li

interpreta.

A differenza della ricerca quantitativa, più standardizzata e per questo statistica, la ricerca

qualitativa permette di scavare più a fondo nell’individuo, scoprendo motivazioni dietro a certi

atteggiamenti, pensieri profondi ecc.

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2.1 Come si sviluppa la ricerca?

Vi sono più fasi:

1) Individuazione degli obbiettivi conoscitivi : ossia cosa si vuole conoscere. Si individuano

prima gli obbiettivi generici, ed in seguito quelli specifici, prendendo in considerazione una

variabile (il tema) da approfondire ed esplorando tutti i possibile elementi necessari a

comprendere l’oggetto di studio.

2) Elaborazione delle ipotesi conoscitive : costruire, definire, comprendere. Spesso le ipotesi da

cui si parte sono preconcetti, ed in ogni caso tutto è in evoluzione nella ricerca quantitativa, le

ipotesi possono cambiare nel corso della ricerca.

3) Creazione campione qualitativo : non è statisticamente rappresentativo, e deriva dagli

obbiettivi di ricerca.

Riassunto di Barbara Somma 19

Metodologia E-book 1-2

4) Costruzione dello strumento : le interviste sono adattate ad ogni intervistato senza avere

schemi preformati ma cercando in ogni intervista nuovi stimoli e nuovi atteggiamenti.

*Grounded Theory - il ricercatore scopre la teoria nel corso della ricerca empirica, e

dovrebbe ignorare la preesistente letteratura sull’argomento, per non esserne condizionato.

5) Raccolta del materiale

I dati raccolti vengono poi restituiti attraverso narrazioni.

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CAPITOLO 3 - L’intervista qualitativa

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E’ l’incontro tra due esseri umani, più o meno della stessa cultura. Dovrebbero entrambi cercare

di raggiungere una finalità condivisa. L’intervista è innanzitutto una relazione interpersonale.

E’ una relazione tra ruoli , ed è importante da tenere a mente, in quanto i due soggetti non si

conoscono , non condividono nulla. Incontrandosi attivano una serie di idee l’uno verso l’altro,

che dipendono da caratteristiche importanti come sesso, età, vestiti, etnia, puntualità ecc.

Essendo due ruoli, ognuno ha delle aspettative dall’altro.

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1. L’intervistatore e l’intervistato

Ovviamente è quello che ha la motivazione più forte rispetto alla situazione è l’intervistatore, che

può essere di tipo personale o professionale. Ha il predominio implicito della situazione,

conduce il gioco.

L’intervistato è invece in una posizione svantaggiata perché non sa come si svolgeranno le cose.

D’altro canto però, è lui il depositario delle conoscenze di valore, è il soggetto protagonista di

tutta l’intervista. Quindi da un’altro punto di vista si può dire che è lui il soggetto di valore.

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2. Logiche di fondo dell’intervista

Nel percorso dell’intervista, lo scopo che l’intervistatore dovrebbe avere è quello di sciogliere

questa situazione, abbattere per quanto possibile queste barriere che stanno intorno ai ruoli, e

trasformare l’incontro in una relazione tra esseri umani.

Dovrebbe esserci la sensazione alla fine dell’intervista, che si sia svolta un’esperienza di valore

per entrambi, non solo per l’intervistatore.

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3. Dinamiche dell’incontro tra ruoli

Finché siamo in una dinamica di ruoli, è come se entrambi i soggetti giocassero a un gioco a chi

impersonifica meglio il ruolo che sta svolgendo.

Un buon intervistatore deve porre l’intervistato in un setting tale per cui non si senta di

rispondere per gratificare chi lo sta intervistando. Deve sentirsi libero di esprimere tutto ciò che

pensa, nel modo in cui lo pensa.

Una tipica dinamica dell’in