Riassunto esame Pedagogia, prof. Fornasari, libro consigliato I metodi della ricerca operativa, Trinchero

2) LA RICERCA BASATA SULLA MATRICE DEI DATI

Dal quadro teorico alle definizioni operative

- La ricerca basata sulla matrice dei dati mira a descrivere una data realtà educativa sulla base di parametri

statistici dati, oppure a spiegare un fattore sulla base di altri fattori. Questa ricerca è guidata da ipotesi,

nelle quali il ricercatore esprime le sue aspettative sulle manifestazioni empiriche oggetto di studio.

- Il ricercatore che si accosta ad una ricerca possiede sempre conoscenze pregresse (background teorico), si

documenta sugli studi degli altri studiosi per formare un quadro teorico della ricerca.

- Se la ricerca ha finalità confermative, il ricercatore deriverà le sue ipotesi in relazione ai suoi obiettivi. Se

la ricerca ha finalità esplorative, il ricercatore non espliciterà le sue ipotesi, ma ognuna di essa potrà essere

o vera o falsa.

- Le ipotesi coinvolgono determinati fattori. Ad esempio, se si studia l’abbandono scolastico, una delle

ipotesi potrebbe essere “abbandonano con maggiore frequenza gli allievi provenienti da famiglie in

condizioni economiche disagiate”. Qui i fattori coinvolti sono due: condizioni economiche svantaggiate

(fattore indipendente), abbandono scolastico (fattore dipendente). È necessario stabilire elementi

osservabili, detti indicatori del concetto che ci apprestiamo a rilevare (es. reddito genitori, condizioni di

lavoro, numero di fratelli e sorelle, ecc.). Tutti assieme danno una definizione operativa del concetto.

- Tra fattori astratti (che vogliamo rilevare) e fattori concreti (empiricamente rilevabili) c’è un rapporto di

rappresentanza semantica, ovvero l’insieme degli indicatori deve dare conto di tutta l’area di significato

aperta dal concetto astratto che costituisce il fattore oggetto di definizione operativa.

- Un concetto astratto riferito ad un tratto psicologico del soggetto viene definito costrutto.

La scelta del campione

- Il ricercatore basa la ricerca su una popolazione di riferimento, dalla quale estrae un campione. Esso deve

essere rappresentativo, ovvero deve riprodurre esattamente la popolazione. Non si è mai sicuri che ciò

avvenga, perché se conoscessimo la distribuzione dei fattori della popolazione non avremmo bisogno di

campionare (paradosso del campionamento).

- La numerosità campionaria ottimale (miglior numero dei soggetti del campione) dipende

dall’eterogeneità della popolazione e dal numero di fattori oggetto di studio. Più essi sono, più il campione

è numeroso.

- Abbiamo due strategie per il processo di campionamento:

1) Estrazione casuale: elencare i soggetti appartenenti alla popolazione, assegnargli un numero

d’ordine ed estrarre un campione in maniera casuale. Tutti hanno la stessa probabilità di essere

estratti. - campione casuale semplice: i soggetti sono estratti da un generatore di numeri casuali;

- campione sistematico: si estrae dalla lista un soggetto ogni k;

- campione stratificato: popolazione divisa in strati omogenei e da essi è estratto un

campione casuale;

- campione a grappoli: popolazione divisa in gruppi naturali e da essi è estratto il campione.

2) Campionamento non probabilistico: dettato dalla necessità di avere campioni che presentino

soggetti con dati caratteri, scelti dal ricercatore in base ai suoi scopi.

- campione accidentale: sono inseriti i primi soggetti che capitano;

- campione per quote: sono selezionati soggetti all’interno di ogni strato, non in modo

casuale);

- campione a valanga: si intervistano alcuni soggetti e gli si chiedono altri nominativi;

- campione per dimensioni: si fa in modo che per ogni combinazione degli stati assunti dai

fattori venga inclusa almeno una quota minima di soggetti;

- campione a elementi rappresentativi: sono scelti i soggetti che il ricercatore ritiene più

rappresentativi per la ricerca;

- campione per panel: si sceglie un numero limitato di soggetti che vengono intervistati più

volte a cadenze regolari;

- campione ciclico istituzionale ricorrente: confronto dei risultati ottenuti con quelli

dell’anno successivo.

Rilevazione dei dati

- Nella ricerca basata sulla matrice dei dati, i dati sono raccolti tramite tecniche altamente strutturate,

come questionari, interviste, test. Quali dati è possibile rilevare attraverso tali tecniche? Definiamo 3 grandi

aree. Area 1) fa riferimento ai caratteri peculiari del soggetto in termini anagrafici (genere, età, titolo di

studio), comportamenti (modi in cui il soggetto agisce), opinioni, intenzioni, preferenze, atteggiamenti

(dimensione emozionale affettiva).

Area 2) fa riferimento alle competenze del soggetto, alle conoscenze, alle abilità, alle meta qualità

(quelle che gli consentono sul proprio modo di agire). Esse vengono rilevate tramite test di profitto e test

cognitivi.

Area 3) fa riferimento ai suoi tratti cognitivi e di personalità, abilità intellettive, abitudini, rilevati

attraverso test standardizzati, valutati dallo psicologo.

- Questionario autocompilato e intervista rigidamente strutturata

Il questionario autocompilato è uno strumento di rilevazione a cui si fa ricorso nell’inchiesta. È costituito

da un elenco strutturato di domande aperte o chiuse per il rilevamento di dati personali, opinioni,

comportamento (vedi schema pag. A-B)

- Test (o reattivi) cognitivi e di personalità

Sono strumenti pensati per rilevare costrutti cognitivi (abilità memoria) o di personalità (aggressività,

depressione) riferiti ad un soggetto messo di fronte ad uno o più stimoli costituiti da richieste di presa di

posizione, con risposta chiusa, vignette. Il test stabilisce un punteggio e viene standardizzato, cioè fatto

compilare a uno o più campioni scelti casualmente, detti gruppi di validazioni del test. I test sono oggettivi

se le domande di stimolo sono rivolte in modo diretto, sono proiettivi se esse sono rivolte in modo

indiretto.

- Test o prove oggettive di profitto

Si svolge se lo scopo è rilevare conoscenze e abilità dei soggetti. È costituito da un elenco strutturato di

domande, denominato item.

Osservazione strutturata

- Un osservatore rileva i comportamenti di un gruppo di soggetti in una determinata situazione. La

strutturazione dei dati è ottenuta utilizzando strumenti di osservazione, ciascuno riferito alla specifica unità

di rilevazione prescelta.

- Se l’osservatore si limita a segnalare la presenza di determinati comportamenti, lo strumento viene detto

lista di controllo. Se l’osservatore ne indica anche l’intensità e la frequenza, lo strumento è detto scala di

valutazione. Se l’osservatore annota liberamente anche le sue osservazioni, lo strumento è detto griglia di

osservazione.

L’analisi dei dati e l’interpretazione dei risultati

- I dati raccolti sono digitati in una matrice servendosi di fogli elettronici o database in base al numero delle

variabili. Ogni riga viene detta record e rappresenta un caso, ogni colonna rappresenta invece una variabile.

I valori assunti dalla variabile sono detti modalità.

- Le tecniche di analisi dei dati quantitativi possono essere monovariate (se lo scopo è descrivere

l’andamento dei fattori nel campione considerato) o bivariate (se lo scopo è individuare le relazioni tra i

fattori all’interno del campione.

Validità e attendibilità della ricerca basata sulla matrice dei dati

- Con il termine validità dei risultati di una ricerca si intende la rispondenza dei risultati ottenuti con

quanto effettivamente accade nella realtà empirica. Con il termine validità esterna si intende la possibilità

di generalizzare i risultati ottenuti dalla ricerca sul campione all’intera popolazione di riferimento.

- I risultati ottenuti sono validi se lo sono i singoli passaggi della ricerca, se possono considerarsi valide le

definizioni operative dei fattori considerati, la rilevazione e l’analisi dei dati.

- La validità di una definizione operativa è intesa come la precisione della definizione operativa data al

costrutto. La scelta deve quindi cadere su indicatori

a) che siano in relazione semantica esplicita con il costrutto di cui si propongono di essere indicatori;

b) che siano quanto più possibile sensibili al costrutto;

c) che non siano sensibili ad altri costrutti che potrebbero entrare in gioco nello stesso contesto.

- Con il termine attendibilità si indica la proprietà di un procedimento di ricerca di giungere agli stessi

risultati in presenza delle medesime condizioni iniziali.

- Per quanto riguarda gli strumenti di rilevazione, abbiamo quattro tipi di validità:

a) validità di facciata o validità apparente: è la validità che fa riferimento alla percezione dello

strumento di rilevazione da parte dei soggetti coinvolti nella rilevazione dei dati;

b) validità di contenuto: riguarda i contenuti espressi dagli indicatori, i quali devono essere coerenti

con quanto si intende rilevare e rappresentativi degli obiettivi dell’indagine. Gli indicatori possono

essere giudicati da un tot di giudici;

c) validità in base a un criterio: è una verifica che avviene all’atto della rilevazione dei dati, raccolti

mediante un insieme di indicatori e validati tramite un altro insieme già precedentemente validato.

Se le rilevazioni dei due insiemi sono contemporanee si parla di validità concorrente, altrimenti di

validità predittiva.

d) validità di costrutto: riunisce le validazioni effettuate sul piano teorico ed empirico e si ha se la

riflessione teorica e le rilevazioni empiriche collimano nel determinare che l’indicatore ha

rappresentanza semantica con un singolo costrutto, ossia le ricerca empiriche sono coerenti con

quanto previsto dalla riflessione teorica. Quanto c’è concordanza tra le rilevazioni ottenute

mediante un indicatore del costrutto sotto esame con quelle ottenute mediante altri indicatori, si

ha validità convergente. Quando la rilevazione evidenzia assenza di relazioni fra indicatori del

costrutto sotto esame ed altri indicatori, si ha validità discriminante. Quando l’evidenza empirica

dimostra che i fattori sono in relazione oggettivamente fra loro, si ha validità fattoriale.

- Vi sono poi validità legate all’analisi dei dati:

a) validità relativa alle conclusioni statistiche: fa riferimento alla significatività della relazione fra

fattori considerati;

b) validità relativa all’interpretazione dei dati: se il ricercatore non si accosta all’interpretazione

dei dati con un quadro teorico ben definito, rischia di male interpretare i dati raccolti e avere

risultati non validi.

3) LA RICERCA PER ESPERIMENTO

Logica della sperimentazione

- La ricerca per esperimento ha come obiettivo l&rsquo