Riassunto esame Metodologia della Ricerca Psicologica, prof.ssa Ingoglia, libro consigliato "Metodologia della Ricerca Psicosociale" di Boca S. ; Ruggieri S. ; Ingoglia S.

Riassunto esame metodologia della ricerca psicologica

Libro consigliato: “Metodologia della ricerca psicosociale” di Boca S.; Ruggieri S.; Ingoglia S.

Capitolo 1. La relatività del percorso conoscitivo

Nel corso degli ultimi decenni, si è sviluppata una maggior considerazione dei collegamenti tra ciò che è scientifico e ciò che è storico, culturale e mentale. La critica verso la scienza, non più considerata come strumento di conoscenza assoluta, avviene nel corso del XX secolo grazie a pensatori come Mach (che evidenzia l’importanza delle connessioni tra fatto fisico e psichico nella conoscenza) e Wittgenstein, dal Schlick permise la nascita del movimento neopositivista.

Il movimento si basava su un criterio principe: il principio di verificazione, secondo il quale se una ipotesi è verificabile appartiene alla scienza, se non lo è appartiene alla metafisica. Il principio di verificazione sortirà la morte stessa del movimento neopositivista, in quanto esso stesso non è verificabile.

Sarà Popper ad esprimersi sulla connessione tra riflessione epistemologica e scientificità, affermando che la prima scaturisca dalle problematiche presentate dalla seconda. Al principio di verificazione sostituisce il criterio di falsificabilità, il primo non è infatti attuabile poiché il numero di teorie da sottoporre a verifica sarebbe infinito.

L’epistemologia post-positivistica di autori come Kuhn si opporrà a Popper, sostenendo che i fatti assumono importanza solo in quadri-teorico concettuali e non possono confutare direttamente il pensiero, poiché non sono criteri assoluti di verità, data la perdita di obiettività. Assistiamo a rivoluzioni epistemologiche nel corso del XX secolo, che portano allo sviluppo di un pensiero multidimensionale ed elastico che tollera, all’interno del suo organismo, il concetto di disordine.

Capitolo 2. La ricerca scientifica in psicologia

La metodologia della ricerca non è da concepire come un insieme di regole date da seguire ad ogni costo. È piuttosto un carrello di opportunità, che in situazioni e contesti differenti possono presentarsi in modo differente o ricevere diversa attenzione, ed i risultati sono validi in relazione al contesto in cui si sono manifestati. Domanda fondamentale a cui risponde la metodologia è quindi il come, prima che il cosa. Ciononostante, esistono delle tappe ideali nella conduzione della metodologia, dal problema di ricerca, alla formulazione di ipotesi, alla verifica empirica e infine alla pubblicazione dei risultati.

Tappe della metodologia

• La scelta del problema di ricerca, seppur frutto della scelta del ricercatore, deve avere dei criteri ben precisi: deve portare ad una progressione delle conoscenze scientifiche e deve poter essere risolto con mezzi scientifici. Altra limitazione può presentarsi a causa dell’assenza di fonti o risorse, ed a tal proposito assume notevole importanza l’analisi della letteratura, uno studio di ciò che è stato scritto nel corso degli anni sull’argomento.
• Il ricercatore deve procedere alla formulazione delle teorie e lo sviluppo di un modello teorico, per inquadrare quelle teorie all’interno di un contesto più ampio.
• L’articolazione delle ipotesi di ricerca, per vagliare le precedenti teorie e sottoporle a verifica empirica.
• Lo sviluppo del disegno di ricerca, l’attuazione dell’esperimento in sé e per sé.
• La scelta del campione e le procedure di campionamento. Le ipotesi devono quindi poter essere formulate in forma di ipotesi statistiche, in modo che i dati possano andare incontro ad un processo di verifica attraverso l’analisi matematico-statistica dei dati.
• Si confrontano quindi i dati con le ipotesi di ricerca e si interpretano i dati stessi, a cui seguirà, infine, la pubblicazione dei risultati.

Teorie

Corbetta afferma che “una teoria è un insieme di proposizioni organicamente connesse che si pone a un elevato livello di astrazione e generalizzazione rispetto alla realtà empirica.” Beaugrand descrive le teorie con una terna di lettere:

• I indica le premesse, un numero di assiomi limitato sulla base dei quali la teoria verrà formulato.
• L rappresenta il linguaggio e la logica agenti su I.
• T è l’insieme di ciò che si può dedurre applicando L su I.

In altre parole, la potenza di una teoria sta nell’avere un piccolo numero di assiomi ed un linguaggio in grado di trarre tante conclusioni da questi pochi assunti.

Su ciò che rende una teoria scientifica (e quindi individuare quali siano i criteri logici che portano ad una sua corretta formulazione) si sono sempre esposti in termini differenti l’approccio induttivo e quello deduttivo.

Approccio induttivo

L’approccio induttivo deve le sue origini a Peirce, James, ma soprattutto a Wittgenstein e il conseguente Circolo di Vienna. Esso procede dal particolare al generale e si basa su due criteri principali: il principio di verificazione e il criterio di significanza, secondo il quale il contenuto di un enunciato corrisponde alle sue condizioni di verificabilità.

Popper e il verificazionismo

Popper è il maggior critico del verificazionismo, per due ragioni:

• Indipendentemente dal numero di casi osservati e verificati, nulla garantisce che in futuro non possano sorgerne altri che smentiranno la teoria. L’aver osservato tanti cigni bianchi non ci dà la certezza che tutti i cigni siano o saranno bianchi.
• Quali dati dovranno rappresentare il punto di partenza per una ricerca induttiva? Cosa rende un fatto significativo rispetto ad un altro?

Processo deduttivo

Il processo deduttivo si basa proprio sulla necessità di ipotesi teoriche preesistenti sulla base delle quali osservare il contesto. Popper propone il criterio di falsificabilità, secondo cui una teoria è scientifica finché è falsificabile. Una teoria errata può essere scientifica quando formulata, salvo poi essere sostituita o modificata dalle nuove scoperte.

Non esiste quindi una sola ed univoca realtà, e più teorie possono raccontare ciascuna una parte di verità, non per questo essendo una errata e l’altra corretta. Stesso principio secondo il quale esistono una teoria corpuscolare della luce e una ondulatoria, o, come individua Doise, quattro livelli di spiegazione dei fenomeni sociali:

• Intraindividuale: Studio dell’individuo nel proprio ambiente sociale.
• Intragruppo: Dinamiche interazionali in contesti gruppali.
• Intergruppo: Rapporti tra i differenti gruppi, come la formazione dell’identità sociale o favoritismo.
• Collettivo: Processi ed evoluzioni sociali nel contesto storico di riferimento.

Queste teorie, pur appartenendo a ricercatori differenti, raccontano tutte una propria verità. Allo stesso modo, approccio induttivo e deduttivo si completano a vicenda. Riassumendo, una teoria deve organizzare il conosciuto, collegando gli eventi in modo sintetico (“spiegazioni dei fatti”). Le qualità di una teoria devono essere la semplicità, la chiarezza e la rilevanza del tema trattato.

Ipotesi

Le ipotesi sono asserzioni, ritenute vere fino alla verifica empirica e sono enunciate abitualmente nella formula “se... allora”. Quindi, le teorie scientifiche che danno vita alle ipotesi sono da considerarsi vere finché queste ultime non vengono smentite. Possiamo trovare un esempio di questo modo di agire nel concetto di dissonanza cognitiva, secondo il quale gli individui tendono a mantenere coerenza tra cognizioni e comportamenti agiti, non tollerando dissonanze e tentando di evitarle.

Da essa deriva la giustificazione dello sforzo (“l’ho pagato tanto quindi varrà di più”) di Festinger. Aronson e Mills verificarono tale ipotesi con un esperimento: un gruppo di donne per entrare in un seminario di sessuologia dovevano superare un test imbarazzante, leggendo parole volgari a sfondo sessuale ad un uomo. Altre donne furono fatte entrare senza test. Il seminario alla fine si rivelò una semplice e noiosa conversazione registrata. Il risultato fu che effettivamente le donne che avevano effettuato il test trovarono il seminario più interessante rispetto alle altre, perché la dissonanza tra l’imbarazzo del test che era necessario superare e la scarsezza del seminario fu superata migliorando la valutazione di quest’ultimo (“ho dovuto superare un test imbarazzante per seguire un ottimo seminario”).

Tipologie di ipotesi

• Ipotesi di alto livello: Insieme di credenze fondamentali sulla base delle quali si svilupperà l’elaborazione teorica.
• Ipotesi di basso livello: Più limitate e circoscritte alle finalità della ricerca. Caratteristiche di queste ultime sono: definizione operazionale (descrivono il comportamento di variabili operazionalizzate), rigore metodologico (coerenza logica fra quadro concettuale di riferimento e ipotesi stesse), fecondità teorica (possibilità di nuovi sviluppi) e verificabilità.
• Ipotesi statistiche: Ad un livello ancora più basso, ipotesi di lavoro conseguenti alla scelta delle variabili.
• Ipotesi “ad hoc”: Ipotesi create quando una precedente ipotesi viene smentita, in modo tale da permettere la sopravvivenza del corpus teorico spiegando il perché di un singolo insuccesso. Ipotesi ad hoc ammissibili sono quelle che ampliano il corpus, inammissibili quelle che tentano di difendere ad oltranza un approccio che ha già raggiunto il limite di spiegazioni attuabili.

Modello

Un modello è la rappresentazione schematica di un aspetto della realtà. Secondo Nesselroade e Cattell, un modello è una versione semplificata all’essenziale di una teoria. Apostel individua gli scopi principali dei modelli: formazione e semplificazione di teorie, riduzione ed estensione, nonché globalizzazione, che permetta un ampliamento della visione delle teorie.

Infine, ultimo scopo è la sperimentazione, poiché un modello permette l’avvicinamento della teoria ai fatti e quindi alla sperimentazione della stessa. I modelli sono inoltre utili per generare previsioni sull’andamento dei modelli. Esistono differenti tipi dei modelli, ciascuno dei quali porta a previsioni differenti del fenomeno, poiché per alcuni modelli esistono traduzioni del fenomeno più semplice, per altri più complessi. I modelli hanno il compito di trasformare la realtà in metafore studiabili, in dei “come sé”.

Variabile

La variabile è un aspetto misurato di un evento che, nel corso di tale misurazione, può assumere almeno 2 differenti valori. Un aspetto fondamentale delle variabili è quello della causalità, cioè dell’influenza che la variabile X ha sulla variabile Y e viceversa. Ora, seppur non si possa affermare che la variazione di X incida su Y con assoluta certezza, se nel momento in cui X varia si osserva una variazione di Y, e se si è osservato che non vi sono altri valori che possono incidere su Y, si ha la conferma attraverso la “mancata smentita” di questa relazione.

Relazione tra variabili

Per comprendere la relazione tra variabili dobbiamo introdurre due concetti fondamentali:

• Covariazione: Si verifica quando ciascuna variabile muta al mutare dell’altra, secondo una precisa legge matematica.
• Causazione: È invece unilaterale, si può cioè distinguere la variabile “causa” da quella “effetto”.

La modifica di una variabile produce trasformazioni dirette (ma non necessariamente lineari) in un’altra, rendendo questo un rapporto di dipendenza. La covariazione è empiricamente osservabile, la causazione appartiene al dominio della teoria.

La variabile che subisce modifiche in seguito a modifiche di altre variabili si definisce quindi variabile dipendente (VD), quella che non è condizionata da altre variabili si chiamerà variabile indipendente (VI). Si può testare un rapporto causale tra due variabili solo nell’eventualità in cui lo sperimentatore, mutando una variabile, riesca a mantenere tutti gli aspetti dell’esperimento stabili, in modo tale da affermare che solo la mutazione della variabile X possa essere la causa del mutare di Y.

Il mutare di X infatti spesso causa mutare di diverse variabili, ognuna delle quali può concorrere alla mutazione di Y. Se ad esempio X fosse status economico e Y rendimento scolastico, al mutare di X varierebbero anche rete sociale, informazione e così via, ed ognuna di queste potrebbe concorrere al mutare di Y. Si parla in questo caso di variabili di disegno e variabili osservate. Mentre dunque nelle scienze “esatte” c’è un elevato grado di accordo sull’operazionalizzazione delle variabili, lo stesso non avviene nelle scienze sociali, poiché la valutazione di una variabile richiede diversi approcci.

Tipi di legame tra variabili

• Diretto: Y (effetto) varia al mutare di X (causa). X deve quindi avvenire prima di Y, e si devono escludere altre possibili cause.
• Reciproca: Mutua relazione tra le due variabili: al variare di una varia anche l’altra. Oltre alla retroazione appena citata, esiste la situazione di ciclo, dove la variabile X agisce sulla variabile Y che agisce su una variabile Z che a sua volta agisce su X. Esempio di ciclo: meccanismo fisiologico detto asse ipotalamo-ipofisi-corticosurrene (regola il cortisolo).
• Spuria: La covarianza di X e Y è determinata da una terza variabile Z, senza la quale sparisce anche la relazione tra le due. Z influenza sia X che Y ed è detta variabile di controllo. Di fatto, la relazione tra X e Y è illusoria, un esempio può essere il detto secondo cui in realtà le rondini (X) volano più spesso durante i matrimoni (Y). In realtà, tale coincidenza è determinata dal fatto che entrambi questi eventi si svolgono durante determinate stagioni (Z). Può addirittura accadere che Z influenzi positivamente X e Y, che a loro volta sono indirettamente proporzionali fra loro (relazione negativa).
• Indiretta: Il legame tra X e Y è mediato da Z (variabile interveniente o mediatrice), esiste un nesso causale tra X e Y, ma non è diretto (mentre in quella spuria non vi è alcuna relazione causale a causa di Z). Esempio: correlazione tra razza (X) e QI (Y) risulta che gli afro-americani hanno un QI minore. Introducendo la terza variabile istruzione (Z), si capisce che tale legame esiste solo se mediato da quest’ultima variabile. Può anche accadere l’opposto: cioè che Z evidenzi un legame tra variabili X e Y prima non osservato, mostrando quindi una relazione positiva tra X e Y, e che tale legame diminuisce con l’introduzione di Z.
• Condizionata (interazione): La relazione tra X e Y cambia a seconda del valore assunto da Z (variabile moderatrice). Diversamente dagli altri casi, l’introduzione di Z non annulla il legame tra le variabili, ma ne cambia semplicemente il risultato. Ad esempio: relazione tra autonomia in adolescenza (X) e capacità sociali in età adulta (Y). Tale relazione esiste comunque, ma varia positivamente o negativamente in funzione della variabile rischi psicosociali (Z).

L’importante nella considerazione dei processi di causalità è considerare 3 fattori:

• La covariazione fra X e Y
• L’esclusione di variabili estranee
• La direzione della causalità (legami tra variabili), che può essere osservata o manipolando X, oppure osservandolo per tot. tempo (successione temporale).

Processo di misurazione

Il processo di misurazione consiste nell’attribuzione di un valore a un oggetto o un evento allo scopo di comparare esso stesso con una grandezza di riferimento, omogenea con la prima. Distinguiamo diverse scale di misura:

• Nominali: Prevedono una limitata quantità di operazioni ed esistono prevalentemente a scopo classificatorio. Deve possedere i requisiti di esaustività e mutua esclusività, non si può cioè classificare un caso in più di una categoria. Un esempio sta nella variabile “sesso”. Essa si articola in due modalità: maschio e femmina, indicati rispettivamente con 1 e 2. Non c’è classificazione quantitativa, ma solo simbolica, nella differenziazione.
• Ordinali: Introduce il carattere di ordine o “rango” per ogni classe della scala. Valgono le stesse proprietà delle nominali più la proprietà tricotomica: cioè se “a” e “b” fanno parte delle classi “A” e “B”, necessariamente a=b, oppure a<b o a>b. Ad esempio se A e B sono studenti e “a” e “b” i loro voti, necessariamente questi ultimi sono uguali o uno dei due è maggiore dell’altro. La scala ordinale non ci informa però sui gradi, non ci dice cioè quanto una misura è più grande dell’altra, ad esempio contrassegnando con 1, 2, 3… fino a 10 dei sassi in base alla loro grandezza, non sappiamo quanto 1 differisca da 2, ne quanto 9 differisca da 10 e così via, sappiamo solo che 10 è maggiore, minore o uguale a 9. I caratteri ordinali possono essere ciclici (non si stabilisce quale vada messo prima, ad esempio giorni della settimana) o rettilinei (ordine di arrivo in una gara).
• A intervalli: Le differenze tra i valori numerici hanno un significato preciso (esempio: Celsius, x1 = 15, x2= 16 e x3= 30, x4= 31, trasformati in Fahrenheit diventano x1 = 59°F, x2 = 60,8°F, x3 = 86,0°F, x4 = 87,8°F. L’intervallo che separa x1 da x2 e x3 da x4 è sempre uguale). Non ha senso tuttavia fare rapporti o moltiplicazioni (es: 20° è la metà di 40° in Celsius, infatti trasformati in F° otteniamo risultati diversi). Inoltre lo 0 non rappresenta l’assenza della caratteristica (es: scala Celsius) ma è arbitrario, e i caratteri quantitativi possono dirsi discreti o continui a seconda che la misurazione assuma solo alcuni valori di un intervallo oppure tutti. Diversamente dalla precedente, quantifica la distanza tra i numeri.