Statistica per la ricerca sociale

Statistica per la ricerca sociale (04/10/2021)

Nelle scienze sociali la realtà può essere indagata in modo scientifico attraverso due

ricerche: quantitativa

Ricerca (o standard);

 Ricerca qualitativa (non standard).



La ricerca quantitativa si divide in 4 fasi:

1. Il disegno della ricerca (progettazione)

Il ricercatore è chiamato a prendere un insieme di decisioni che avranno

conseguenze su tutte le successive fasi della ricerca. Dovrà definire

operativamente i concetti della ricerca; gli oggetti della ricerca (le unità di analisi

e di rilevazione); stabilire se effettuare una rilevazione totale o campionaria;

operativizzare i concetti per trasformali in caratteristiche rilevabili; costruire il

proprio strumento di rilevazione; prefigurare l’analisi dei dati.

2. La rilevazione dei dati

In questa fase, il ricercatore usa gli strumenti di rilevazione dei dati e avvia la fase

di “campo” della ricerca. Il prodotto finale sarà una raccolta di dati numerici

organizzati in forma di matrice, la cosiddetta matrice dei dati.

3. L’analisi dei dati

In questa fase si applicano gli strumenti propri della statistica, l’analisi statistica

riguarda proprio l’elaborazione dei dati che avviene dopo che gli stessi sono stati

raccolti.

4. La comunicazione e la diffusione dei risultati

Questa ultima fase prevede la restituzione al pubblico dei principali risultati

dell’analisi e le conclusioni a cui si è giunti.

Queste 4 fasi sono le fasi della ricerca sociale.

Fenomeno collettivo e fenomeno oggetto di studio

Un fenomeno collettivo è un fenomeno il cui studio richiede l’osservazione di una

pluralità di manifestazioni individuali.

Il fenomeno oggetto di studio è il fenomeno collettivo che si vuole studiare.

Es. il lavoro degli italiani, le abitudini di viaggio degli italiani

Unità statistica

L’unità statistica rappresenta l’elemento su cui vengono osservate le

caratteristiche oggetto delle analisi statistiche.

Nella ricerca sociale l’unità più diffusa è l’individuo.

L’unità statistica può essere semplice o composta.

Inoltre si distingue anche tra unità d’analisi e unità di raccolta. La prima è

l’oggetto sociale a cui si riferiscono le caratteristiche studiate, la seconda è quello

su cui queste vengono rilevate le caratteristiche oggetto di analisi.

L’individuo non è l’unica unità statistica, ce ne sono altre, come ad esempio

l’aggregato di individui. Questo si suddivide in aggregati con presenza

dell’elemento individuale, enti e aggregati territoriali.

Popolazione o collettivo statico

Un insieme di unità omogenee rispetto a una o più caratteristiche rappresenta una

popolazione o un collettivo statico. Le popolazioni in uso nella ricerca sociale

vengono contestualizzate sempre nel tempo e nello spazio.

Si distingue inoltre tra quelle popolazioni definibili in un unico istante di tempo

(collettivo di stato), e quelle definibili in un intervallo di tempo (collettivi in

movimento).

Classificazione delle ricerche sociali quantitative

Può essere:

1. diretta: se i dati sono espressamente raccolti presso la popolazione

oggetto di studio al fine di conoscere un determinato fenomeno

2. indiretta: se ci si rivolge ad una risorsa che ha già questi dati raccolti e

classificati.

Raccolta dei dati nella ricerca sociale- Fonti

Ricerca diretta



Realizzazione di una indagine statistica

I dati possono essere acquisiti tramite questionario, osservazione esperimento, social

media

Ricerca indiretta



Utilizzo dati già raccolti

Ovvero dati amministrativi

Censimenti e indagini ISTAT

Ricerche fatte da altri enti

L’indagine statistica tramite questionario

Con questo tipo di indagine le informazioni vengono raccolte intervistando le

persone

I dati riguardano solitamente fatti, comportamenti passati o futuri, idee

Lo strumento di rilevazione è il questionario

Può essere realizzata attraverso diverse tecniche:

Intervista personale (face to face)

 Intervista telefonica

 Intervista auto amministrata



Può essere rivolta a tutta la popolazione o ad una parte di essa (indagine

campionaria)

Il questionario

Un buono questionario deve essere costruito:

Rendendo il questionario quanto più breve possibile

 Inserendo domande breve, semplici e chiare

 Partendo da domande generiche per poi entrare nello specifico (tecnica

 ad imbuto)

Utilizzando domande chiuse a scelta dicotomica o multipla

 Utilizzando domande aperte solo quando è necessario

 Inserendo domande di controllo

 Strutturando il questionario a seconda del tipo di intervista



La tecnica d’indagine e di rilevazione

La scelta della tecnica più idonea è uno degli aspetti di maggiore importanza nella

pianificazione e nell’esecuzione di un’indagine.

CATI Computer Assisted Telephone Interview: Interviste telefoniche

 realizzate mediante il supporto di un computer

CAPI Computer Assisted Personal Interview: Interviste faccia a faccia in cui

 l’intervistatore somministra il questionario avvalendosi di un computer per la

registrazione delle risposte

PAPI Paper and Pen Interview: Tradizionali interviste faccia a faccia

 realizzate mediante l’ausilio di un questionario cartaceo

CASI Computer Assisted Self-completed Interview: Il rispondente

 completa da solo il questionario servendosi di un PC portatile che gli viene

fornito dall’ente promotore dell’indagine

CAWI Computer AssistedWeb Interview: Indagini on-line. Tale tecnica è

 stata utilizzata per il15°Censimento Generale della Popolazione e delle

Abitazioni

Postali: questionario cartaceo o digitale inviato per e-mail



Indagini totali o parziali

Con riferimento al collettivo da esaminare, le rilevazioni statistiche si distinguono in:

Totali o globali: viene osservata l’intera popolazione oggetto di studio

Parziali o per campione: si osserva solo un sottoinsieme della popolazione,

tecnicamente definito campione.

Il censimento

È una rilevazione totale con le caratteristiche fondamentali di:

Universalità: è esteso a tutte le unità costituenti l’universo oggetto di studio

(popolazione)

Individualità: le informazioni vengono rilevate per tutti i componenti della

popolazione

Simultaneità: viene condotto in contemporanea su tutto il territorio interessato, le

notizie raccolte devono essere riferite ad un preciso istante (data del censimento)

Periodicità definita: in molti Paesi -fra i quali l’Italia -viene condotto ogni 10 anni

Indagine campionaria

L’indagine campionaria si rende necessaria quando:

•l’ampiezza della popolazione è elevata

•servono informazioni statistiche solo su una parte ben definita della popolazione

L’indagine campionaria si rende opportuna per:

•riduzione dei costi d’indagine

•tempestività rilascio informazione statistiche

•migliore qualità dei dati

Le fasi

1.Definizione degli obiettivi dell’indagine

Individuare le informazioni da ricercare sul fenomeno d’interesse; scegliere

popolazione, unità statistica, variabili; scegliere classificazioni, circoscrivere il

territorio con esattezza; definire periodo temporale di riferimento;

2.Disegno

Scegliere il tipo di indagine; decidere tra totale e campionaria; disegnare il

campione; estrarre le unità campionarie.

3.Rilevazione dei dati

Individuare l’unità di rilevazione; raccogliere l’informazione in modo neutrale;

lasciare una buona impressione per facilitare eventuali contatti futuri.

4.Revisione e validazione

Individuare le fonti di errore, analizzare i dati alla ricerca di errori; correggere gli

errori; validare i dati corretti

5.Elaborazione dei dati

Scegliere il metodo di analisi da utilizzare adatto al fenomeno osservato

Tipo di analisi statistiche:

Analisi descrittive;

Analisi inferenziali;

Analisi monovariate;

Analisi bivariate;

Analisi multidimensionali;

6.Presentazione e diffusione dei risultati

Sotto forma di grafici, tabelle, rapporti sintetici

Il dato

Si intende l’esito di un processo di rilevazione delle informazioni alla luce dell’apparato

metodologico di una disciplina. Per dato si intende il contenuto di una cella della

matrice dati e si chiama dato statistico.

Caratteristica (carattere o proprietà)

Si definisce carattere statistico la caratteristica oggetto di studio. Ogni carattere

può assumere più modalità.

Un carattere può assumere modalità differenti in corrispondenza delle diverse unità

statistiche del collettivo. Le modalità devono essere esaustive e non sovrapposte

Un carattere può essere:

Qualitativo o mutabile: se può essere indicato solo con espressioni verbali (es

sesso, colore occhi, tipo lavoro)

Quantitativo o variabile: se indicato mediante espressioni numeriche (es peso

età)

Le variabili

Il carattere qualitativo o mutabile ha una variabile qualitativa che può essere

sconnessa (“o questo o quello”) oppure ordinale (con un “grado)

Il carattere quantitativo o variabile ha una variabile quantitativa che può essere

discreta (con valori interi) oppure continua (con valori con la virgola).

Variabile genericamente indicata con X.

07/10/2021

Frequenza assoluta: il numero di volte che quella modalità viene osservata

nel collettivo.

C G P T G P T TIPO DI TABELLA: ELENCAZIONE

C P C G T G G

C T G P G C P

Passaggio da una elencazione a una distribuzione di frequenza

CANE 5 FREQUENZE

GATTO 7 ASSOLUTE

PAPPAGAL 5

LO

TARTARUG 4

A

TOTALE 21

Moda: la modalità con la frequenza più alta

Distribuzione bimodale: 2 mode

Differenza tra diagramma a barre e istogramma

Diagramma a barre: c’è distanza tra una barra e l’altra. Diagramma solo per

variabili qualitative e per quantitative sconnesse. C’è un salto.

Istogramma: solo per caratteri quantitativi continui. Non c’è spazio tra una barra

e l’altra. C’è un continuum di valori, copre tutto l’asse di valori.

Obiettivo di chi fa statistica: sintetizzare informazioni e rappresentarle in

modo chiaro.

Distribuzione unitaria può essere semplice e multipla.

Distribuzione unitaria semplice di un carattere l’elencazione delle modalità

osservate unità per unità nel collettivo preso in esame.

Distribuzione unitaria multipla di due o più caratteri l’elencazione delle

modalità osservate per i singoli caratteri unità per unità nel collettivo preso

in esame. frequenza assoluta

Frequenza relativa : totale

frequenza assoluta

Frequenza percentuale: ∗100

totale

ES.

M L L D M

D L L D D FREQUENZE

LICENZA 2 ASSOLUTE

MEDIA

DIPLOMA 4

LAUREA 4

TOTALE 10

FREQUENZA RELATIVA: 2/10=0,2 FREQUENZA

PERCENTUALE: 20%

FREQUENZA RELATIVA: 4/10=0,4 FREQUENZA

PERCENTUALE: 40%

11/10/2021

3 1 2 7 2 6 2

3 5 3 2 3 4 5

6 5 3 6 2 6 5

Numero Frequenz Frequenz Frequenz

di libri a a a

letti in un assoluta relativa percentu

anno ale

1 1 0,04 4%

2 5 0,24 24%

3 5 0,24 24%

4 1 0,04 4%

5 4 0,20 20%

6 4 0,20 20%

7 1 0,04 4%

Totale 21 1 100

Le frequenze semplici: frequenza assoluta semplice, frequenza relativa

semplice, frequenza percentuale semplice.

Numero Frequenz Frequenz Frequenz Frequenz Frequenz Frequenz

di libri a a a a a a

letti in un assoluta relativa percentu cumulata cumulata cumulata

anno ale assoluta relativa percentu

ale

1 1 0,04 4% 1 0,04 4%

2 5 0,24 24% 6 0,28 28%

3 5 0,24 24% 11 0,52 52%

4 1 0,04 4% 12 0,56 56%

5 4 0,20 20% 16 0,76 76%

6 4 0,20 20% 20 0,96 96%

7 1 0,04 4% 21 1 100%

Totale 21 1 100

Frequenze cumulate: frequenza cumulata assoluta, frequenza cumulata

relativa, frequenza cumulata percentuale.

Quante persone hanno letto Fino a ….. libri devo sommare, tutto il

precedente, cioè cumulare.

Quante persone leggono Almeno… libri bisogna contare dal numero in giù.

Come facciamo a distinguere le frequenze semplici da quelle cumulate: le

frequenze semplici vengono indicate con le lettere minuscole, mentre le

frequenze cumulate vengono indicate con le lettere maiuscole.

Utilizziamo le frequenze cumulate sia per le variabili quantitative, e per le variabili

qualitative ordinali, non vanno mai calcolate per le qualitative sconnesse.

Notazioni Assoluta

X Frequenz Frequenz Frequenz

a a a

assoluta relativa percentu

ale

x n f p

1 1 1 1

x n f p

2 2 2 2

x n f p

3 3 3 3

……. ……. ……. ……..

x n f p

j j j j

……. ……. ……. …….

x n f p

k k k k

TOTALE N 1 100

Notazioni Cumulata

X Frequenza assoluta Frequenza relativa Frequenza percentuale

=n =f =

x N F P p

1 1 1 1 1 1 1

=n +n =f + = +

x N F f P p p

2 2 1 2 2 1 2 2 1 2

=n + + =f + + = + +

x N n n F f f P p p p

3 3 1 2 3 3 1 2 3 3 1 2 3

……. ……. ……. ……..

=n +n +n + =f + + +… =p + + +…

x N … n F f f f P p p p

j j 1 2 3 j j 1 2 3 j j 1 2 3 j

……. ……. ……. …….

x N F P

k I grafici

Sono dei modi per rappresentare oltre alle tabelle la nostra informazione.

Ci sono vari tipi:

per le variabili qualitative: diagramma a torta (aerogramma); ogni fetta

 corrisponde alla frequenza;

per le variabili qualitative e quantitative discrete: diagramma a colonne-

 a barre- a nastri (ortogrammi);

per le variabili quantitative continue: istogramma.



L’istogramma dipende da quelle che sono le classi e da quella che è l’ampiezza

della classe.

La classe è la singola modalità. L’ampiezza della classe dipende dai valori che

intercorrono tra il limite inferiore e il limite superiore della classe. (29-10=19)

bisogna capire se gli estremi sono compresi.

Questo istogramma è a basi uguali, la base di ogni singola colonna è sempre la

stessa, data la stessa ampiezza. Non c’è salto da una colonna e l’altra.

Le basi sono differenti, perché le classi hanno ampiezza differente. se le classi

hanno ampiezza differente bisogna calcolare la densità di frequenza. Con il calcolo

della densità si va a calibrare la frequenza e l’ampiezza.

Densità= frequenza assoluta/ampiezza

Aggregazioni in classi

I- sta ad indicare una classe chiusa a sinistra, che include il valore estremo di

sinistra, ma non quello di destra

-I sta ad indicare una classe chiusa a destra, che include il valore estremo di

destra, ma non quello di sinistra

I-I sta ad indicare una classe chiusa che include sia il valore estremo a destra che

quello di sinistra

14/10/2021

Sintetizzare una distribuzione significa andare a descrivere la distribuzione

attraverso degli indici. Noi analizziamo i

valori centrali (o di tendenza centrale). Vanno ad individuare quello che è il

 centro della nostra distribuzione. Una prima definizione statistica dei valori

centrali ci è data da Cauchy che li definisce come una qualsiasi modalità, o un

qualunque valore (nelle variabili quantitative), non inferiore al minimo e non

superiore al massimo della distribuzione che va sintetizzata. Si distinguono in:

valori centrali analitici (quelli che si ottengono con un calcolo), e non

analitici (quelli in cui non c’è bisogno del calcolo).

e i valori di disuguaglianza.



I valori centrali sono: moda, mediana, media

Quantili, decili, e percentili.

Non analitici Analitici

Moda

La moda è la modalità che presenta la massima frequenza.

La moda fornisce informazioni solo su una modalità del carattere.

 La moda dipende solo dalle frequenze.

 La moda acquista validità solo se vi è una netta prevalenza di una

 modalità/intensità

La moda può essere calcolata su qualsiasi tipo di variabile (variabili

 qualitative sconnesse/ordinate-variabili quantitative continue/discrete).

Esempi: La moda in questo caso è

antibiotico e non 200 (che è la

frequenza non la modalità).

La moda in questo caso è licenza

di scuola media inferiore.

La moda in questo caso è 40.

In questo caso non si parla di moda ma

di classe modale. La classe modale è

25-35. In questo caso visto che ci sono

ampiezze differenti si deve guardare la

densità.

Mediana

È il valore che divide la distribuzione in due parti uguali.

Es.

La prima cosa da fare è ordinare i dati dal valore più piccolo al valore più

grande:

26-26-28-29-30-32-60 nel caso di osservazioni dispari, la mediana è 29. (N+1/2) La

moda è 26.

26-26-28-29-30-31-32-60 nel caso di osservazioni pari, la mediana è 29,5. (N/2;

N/2+1 e fare la media) In questo caso si fa la media tra 29 e 30.

La mediana la si può calcolare per le qualitative ordinate e per le quantitative

discrete/continue. Non per le qualitative sconnesse.

La mediana in forma tabellare la possiamo calcolare guardando le frequenze

cumulate.

Esempi: La mediana in questo caso

è licenza di scuola media

inferiore. Deve contenere

almeno il 50% della

distribuzione.

La mediana in

questo caso è

40. La mediana in questo caso è

35-60.

Quando abbiamo le distribuzioni in classi parliamo di classe modale e classe

mediana. Quando abbiamo una variab