Riassunto esame Sociologia e ricerca sociale, prof Ceravolo, libro consigliato Il ragionamento sociologico, Stefanizzi

METODOLOGICI NELLA PRATICA - CAPITOLO 5 - Ricerca Quantitativa

Caratterizzata da:

• Un approccio formalizzato (molto strutturato)
• Una grande rigidità dell'itinerario di ricerca (vantaggio: è su una parete attrezzata; svantaggio: meno reattivi al campo, più pronti prima, stimolo e domande uguali per tutti, è una rigidità per raggiungere velocemente grandi numeri di persone. Gli interrogativi sono semplici e diretti. -una dopo l'altra le fasi-)
• Una obbligatoria antecedenza logica della teoria (la teoria viene prima: deduzione)
• Presenza matrice dati (modello tipico di organizzazione rappresentabile come un grande foglio di excel con alcune caratteristiche)

Alcune differenze importanti per definire le ricerche:

Le ricerche scientifiche hanno due tensioni:

• Esplicativa (sperimentale): si cerca di istituire un circuito causale tra un insieme di cause e una conseguenza (una serie di strumenti/fattori)

causali che producono una certa reazione su un fenomeno che stiamo osservando: dinamica positivista, deduttiva) (finalità maggiormente esplorativa). • Osservativa: cercare di fornire una spiegazione quanto più possibile dettagliata e articolata del fenomeno che stiamo studiando, cercando di comprendere il funzionamento di quel fenomeno ed eventualmente procedere a generalizzazioni empiriche (dinamica interpretativa, comprensiva, weberiana, induttiva) (finalità maggiormente descrittiva). Gli esperimenti nelle scienze sociali non si possono fare nello stesso modo in cui le pensiamo nelle scienze naturali, perché i nostri oggetti di studio sono più complessi e perché i fattori causali che entrano, e che non possiamo controllare nel disegno sperimentale, sono talmente tanti e complessi che un disegno sperimentale in senso stretto sarebbe banalmente impossibile da realizzare. - Un indagine di tipo esplicativo assomiglia di più a una struttura sperimentale.

perché c'è unavariabile che rappresenta l'obbiettivo (variabile dipendente) e c'è una serie di variabiliindipendenti che noi classifichiamo come le cause di quella nostra variabile obbiettivo.

L'osservazione invece è per definizione lo strumento tipico di ricerca delle scienze sociali. Qualsiasi processo di ricerca nelle scienze sociali (sia qualitativo, che quantitativo) ha una forte componente osservativa.

Quando si riporta la distribuzione di frequenza (come si articolano le risposte degli intervistati a un sondaggio), stiamo raccontando un'osservazione semplificata di quel fenomeno (ricerca quantitativa).

Quando raccontiamo il funzionamento di un contesto sociale sulla base delle osservazioni che abbiamo fatto su quel contesto sociale, stiamo raccontando un'osservazione molto strutturata che consente all'ascoltatore di farsi un'idea di quello che stiamo raccontando (ricerca qualitativa).

Esistono diversi registri

Osservativi che ci consentono di dare descrizioni più o meno dettagliate del nostro oggetto di studio. Differenza importante per le ricerche quantitative:

• Indagine Trasversale: in un momento specifico nel tempo (non ha pretesa di valutare in termini evolutivi struttura e il cambiamento della struttura del fenomeno studiato) (soggetti diversi) (es. indagini politiche).
• Indagine Longitudinale: in più momenti nel tempo (si vuole valutare la dinamica evolutiva di quel fenomeno, nello stesso campione di riferimento) (sempre gli stessi soggetti in diversi momenti) (es. indagini di mercato, es. carte fedeltà dell'Esselunga). Forniscono capacità predittiva, studiando e costruendo le serie storiche. (Ci interessa studiare come le cause sono in relazione con l'effetto).

La matrice dati (Es. pag. 37 secondo pacchetto di slide)

Una specie di un super foglio di excel. I dati sono facilmente elaborabili da un software informatizzato.

riga)

colonna)”. La matrice dati che vediamo di solito si chiama.: “casi (in per variabili (in Questi sono anonimi, il che ci aiuta sotto certi aspetti (ad esempio che le persone rifiutino il questionario). Serve solo nella ricerca quantitativa (grande numero di soggetti intervistati). È la fine del percorso di costruzione dei dati. Ogni colonna è una variabile, un indicatore rilevato sulla base di una definizione operativa. Ogni riga è un soggetto a cui abbiamo fatto la domanda: unità di analisi. - Riga: questionario mandato. - Colonna: variabile raccolta attraverso la domanda di un questionario (che può essere una scheda di rilevazione, una domanda, qualcosa che preveda una risposta ecc.) (sono risposte semplificate per definizione) Unità di Analisi Unità sulle quali noi facciamo la ricerca (es. le persone a cui abbiamo mandato il questionario- professori, magistrati, studenti, ricercatori delle università, ecc.-). Ilsoggetto/l'unità minima sul quale stiamo facendo la ricerca che finisce nella nostra riga dellamatrice dati. unità di analisi unità di campionamento/rilevazioneNon è detto che e siano la stessa cosaEs. Questionario del censimento familiare -lo fa solo il capofamiglia (riga: unità effettivamenteanalizzata e non il numero di questionari effettivamente spediti)-). Campiono le famiglie e poiintervisto/analizzo il capofamiglia (il capo famiglia è l'unità di campionamento/rilevazione).Es. Informazioni sugli iscritti alle università (unità di analisi: file con tutte le righe con tutti glistudenti laureati; unità di campionamento/rilevazione: segreterie degli studenti delle universitàitaliane).Ricerca sociale ==>• Riga:- individui singoli (persone)- aggregati di individui (es. matrice dati con comuni italiani, ognuno dei quali è composto da tantiindividui)- organizzazioni/istituzioni (es. partiti,università)- prodotti culturali/simbolici (es. spot pubblicitari)- eventi (es. scioperi di protesta, giornate in sequenza (serie storica) di qualcosa, mostre,convegni: numero di persone presenti, numero di persone che ha lasciato l'evento prima dellafine dell'evento stesso, ecc.). Campionamento È una strategia di semplificazione della realtà che serve per trovare un gruppo di unità di analisi odi campionamento più piccolo, della popolazione che vogliamo studiare, dal quale possiamo ricavare dati. Due famiglie di strategie principali: - Probabilistico: procedura di estrazione casuale (più utilizzato nelle ricerche quantitative: perché casuale) - Non probabilistico: procedura che è determinata (deterministica)/originata dalle scelte del ricercatore Campione Probabilistico Consente di riposare sulla ricerca inferenziale la certezza che il campione (se è stato ben costruito sulla base della casualità), possa

Generalizzare bene la popolazione sulla quale è stato fatto. Usa la statistica osservando quel campione e generalizzandolo al netto di una percentuale d'errore. Più il campione è numeroso, più si riduce la quantità di errore (cioè la distorsione). La numerosità si determina sulla base della quantità di errore che siamo disposti a sostenere. Pagina 28

Esistono delle formule specifiche che relazionano: percentuale di errore e numero unità del campione.

4 strategie differenti:

• Casuale semplice: del tutto casuale e meno utilizzato, più purista (es. bigliettini nell'urna e estraggo a caso).
• Casuale stratificato: tutte le unità hanno una probabilità decisa dal ricercatore di essere estratte, determinata da un numero di criteri. Corregge i campioni grazie a una serie di informazione che ha sulla popolazione di riferimento (Es. se numero di donne e uomini non corrispondono: divido le liste in uomini e donne ed

estraggo un numero di unità equivalente alle percentuali). Possiamo stratificare anche per più livelli. (es. aggiungendo all'esempio di prima la stratificazione in base: al titolo di studio, al lavoro, all'area geografica, all'età, ecc., dividendo per gruppi).

- Casuale a stadi: campiono prima le unità a un livello aggregato e poi scendo al livello individuale (poco utilizzato, viene utilizzato abbastanza spesso nelle ricerche scolastiche) (es. campiono prima gli istituti - primo stadio -, poi campiono le classi che ci sono all'interno degli istituti - secondo stadio -).

- Campione quasi casuale: non è casuale, si fonda su due caratteristiche essenziali: si individuano delle quote della popolazione (la struttura per strati) e si utilizzano delle procedure quasi casuali per provare a individuare queste persone (es. interviste telefoniche). Dal punto di vista statistico non sono molto precise.

Un campione casuale perfetto è molto raro.

perché costano molto a livello di risorse.

Campionamento Non Probabilistico

Scegliamo delle persone non casualmente (solo per ricerca qualitativa).

Adeguata scelta da parte del ricercatore delle unità da mettere nel campione.

3 strategie differenti:

• Campione teoretico: il ricercatore sceglie persone sulla base di criteri teorici chi è dentro al campione
• Campione fattoriale: il ricercatore costruisce un insieme di fattori e cerca di rappresentarli tutti (simile al campione stratificato)
• Campione snow ball: il ricercatore individua delle unità di partenza che indicano i loro contatti. Si chiede ad altri di trovare le persone (le unità individuate sono spesso simile alle persone a cui si chiede un aiuto a causa del legame che c'è tra quelle due persone).

Criteri di Classificazione delle Variabili

Le variabili si possono classificare sulla base di una serie di caratteristiche.

Esiste una prima caratteristica: livello di scala.

Variabili sulla base

di:- tipo di unità a cui si riferiscono: individuali e collettive- manipolabilità: la loro manipolabilità e non manipolabili (se si può cambiare la struttura della variabile, ad esempio la struttura dell'età)- posizione nella struttura causa-effetto: variabili dipendenti (gli effetti, la variabile dipende dall'andamento di altre variabili) o indipendenti (hanno a che fare con le cause)- la loro osservabilità: osservabili (senza chiedere nulla all'oggetto di studio: sono manifeste - la maggior parte delle variabili-) e non osservabili (variabili che hanno a che fare con qualcosa di non manifeste - es. paura rispetto al corona virus-)Livelli di Scala• Variabili Cardinali: variabili costituite da numeri (che sono reali), consentono il lavoro aritmetico- continue: proprietà di un soggetto che sono intrinsecamente continue, secondo un livello di precisione/misurazione che decidiamo noi (es. età)