Riassunti dettagliati Esame Pedagogia sperimentale di Rossella D'Ugo

Domande pedagogia sperimentale

Campionamento

Il campionamento è il procedimento con cui si estrae dalla popolazione bersaglio l'unità di analisi che è condizionata e condiziona a sua volta la ricerca. La popolazione costituisce l'insieme dei casi (soggetti e oggetti) che hanno caratteristiche comuni definite in modo chiaro ed evidente (inequivocabile). L'unità di analisi viene definita "campione" e costituisce un sottoinsieme dell'intera popolazione che ne riproduce in piccolo le caratteristiche.

Nello scegliere il campione, dovremo selezionare dei parametri, ossia le caratteristiche da attribuire alle variabili che prendiamo in esame. I parametri valutati su un campione rappresentativo della popolazione costituiscono una stima del loro valore per l'intera popolazione. Attraverso l'analisi statistica possiamo prevedere la probabilità con la quale la stima può essere diversa rispetto al vero valore della popolazione. Quest'ultimo viene definito "errore di campionamento".

La necessità di poter generalizzare i risultati ottenuti dalla ricerca porta al cosiddetto "problema del campionamento", ossia alle strategie da adottare per selezionare un campione adeguato alla nostra ricerca dalla popolazione.

Passaggi per il campionamento

• Selezionare la popolazione desiderata: Si tratta di quella con le caratteristiche che devono avere le unità di misura.
• Selezionare la popolazione esclusa: Definire eccezioni e criteri di esclusione che quindi escludono unità di analisi anche se hanno le caratteristiche desiderate.
• Selezionare la popolazione definita: Includere le unità di analisi che faranno parte del campionamento.
• Stilare una lista di campionamento dalla quale estrarre il campione.

Tipi di campionamento

Il campionamento può essere probabilistico e non probabilistico.

Campionamento probabilistico

Nel campionamento probabilistico, tutte le unità di analisi hanno una probabilità nota (anche se non necessariamente identica) di essere incluse nel campione. Permette di formare campioni rappresentativi della popolazione in cui i parametri hanno un margine d'errore stimabile attraverso la statistica.

• Casuale semplice: A ogni unità di analisi presente nella lista di campionamento viene assegnato un numero. Successivamente, si estrae casualmente un numero senza reimmissione. In questo modo, ogni unità di analisi ha la stessa probabilità di far parte del campione.
• Sistematico: Si estrae un’unità di analisi di inizio dalla lista di campionamento e poi scegliendo un intervallo N si includono nel campione un'unità di analisi ogni N.
• A grappoli: Gli elementi del campione non sono considerati come singoli ma a gruppi (ad esempio delle classi scolastiche). È un approccio comodo in campo educativo ma comporta il rischio di avere distorsioni all'interno dei grappoli.
• Casuale stratificato: Può essere utile suddividere la popolazione in STRATI in base a parametri stabiliti (età, sesso, provenienza) e poi procedere con estrazione casuale in ogni strato. La dimensione dello strato può essere proporzionale alla sua dimensione rispetto alla popolazione, non proporzionale se è sovra-rappresentato, specialmente se ha un peso basso sulla popolazione tale da risultare troppo piccolo per un campione proporzionale.

Campionamento non probabilistico

Nel campionamento non probabilistico, le unità di analisi sono assegnate in modo non casuale ma secondo criteri diversi. Questi criteri sono:

• Di convenienza: È rappresentato da ciò che il ricercatore ha a disposizione sotto mano in quel momento.
• Per quote: Approssimazione non casuale del campionamento stratificato.
• Per dimensioni: Fare in modo che nel campione siano rappresentate tutte le diverse componenti della popolazione bersaglio. Ad esempio, se prendiamo in considerazione un'azienda, si fa in modo che ci siano tutte le figure professionali e i ruoli.
• Di giudizio: Il ricercatore seleziona il campione in base alla sua esperienza e alle sue osservazioni.
• A valanga: Il ricercatore seleziona alcuni individui di partenza e poi si fa suggerire da loro ulteriori soggetti con caratteristiche affini alla popolazione bersaglio.

Affidabilità

L'affidabilità è la capacità di uno strumento di misura di produrre i medesimi risultati in ripetute valutazioni realizzate sotto le medesime condizioni. In campo educativo è molto difficile testare l'affidabilità perché la somministrazione di una prova modifica il soggetto e questo cambia completamente tutte le condizioni. Per poter raggirare questo problema e verificare la precisione di uno strumento possiamo utilizzare alcuni accorgimenti quali:

• Test-retest: Si ripropone la stessa prova ai soggetti nelle stesse condizioni. Utilizzando questo metodo possiamo incorrere nel rischio di reattività e nell'effetto maturazione.
• Forme parallele: Si preparano due strumenti equivalenti che vengono somministrati a breve distanza l’uno dall’altro. Successivamente si calcola il coefficiente di relazione tra i risultati.
• Coerenza interna: Si analizza la coerenza globale delle risposte fornite dal soggetto attraverso l’uso di metodi statistici.

Validità

La validità è la capacità di uno strumento di misurare effettivamente ciò che si propone di misurare. La validità della ricerca può essere interna o esterna: interna quando le correlazioni tra le variabili sono casuali e non dovute a fattori esterni; esterna quando i risultati poss