Statistica sociale - Riassunto esame

La definizione del problema di ricerca

Ovviamente la definizione del problema di ricerca è opera del committente; il ricercatore scriverà una dettagliata proposta di ricerca che espliciti l'ipotesi, il campione, il metodo di raccolta e analisi dei dati, il costo di ciascuna fase dello studio. La forma più rigorosa di committenza per le ricerca applicata è il contratto vincolato; il ricercatore sottoscrive un accordo vincolante con il committente al fine di svolgere un certo studio con una determinata ampiezza del campione, per una certa quantità di denaro, entro un dato limite di tempo. Il ricercatore che lavora con un contratto non vincolato (GRANT) ha uno spazio d'azione molto più ampio, dando maggiore libertà di perseguire i propri interessi intellettuali e di verificare ipotesi che hanno importanza teorica e poche applicazioni pratiche. Le due categorie non sono mutuamente esclusive, ossia gli studi di ricerca pura possono avere applicazioni pratiche e viceversa. Lo stessostudio che sembra privo d'importanza per un critico, può essere fondamentale per uno scienziato che lo considera non nei termini delle sue potenziali applicazioni, ma come contributo necessario al perfezionamento della teoria. La differenza tra le scienze fisiche e quelle sociali si impernia sulla metodologia e non sul metodo. Per metodo si intende la tecnica usata per raccogliere dati, che ovviamente sono differenti. Per metodologia invece si intende la filosofia del processo di ricerca, che comprende gli standard o i criteri che il ricercatore utilizza per interpretare i dati e pervenire alle conclusioni. Gli scienziati fisici tendono a definire i rapporti tra variabili in termini esatti, mentre lo scienziato sociale si accontenta di dimostrare l'esistenza di un rapporto tra due variabili senza dire nulla sulla natura di tale rapporto. Inoltre, il fatto che la metodologia fisica produca formulazioni quantitative e precise dei risultati non significa che siano.

superiori alla metodologia sociale. La questione principale è che esistono varie metodologie per la comprensione dei fenomeni sociali e nella scienza sociale variano dal qualitativo al quantitativo.

Le ricerche sociali possono differire relativamente all'unità di analisi e possono essere:

• macro, studi su larga scala (confronti fra grandi aree geografiche o ampi aggregati di persone)
• micro, studi sull'individuo o piccole quantità di unità d'analisi

Una nozione affine è quella di ampiezza d'indagine; per ampiezza ci riferiamo alla quantità di casi concreti a cui si applica una teoria.

Il modo in cui gli studi tengono conto del tempo li divide in:

• studi trasversali, ampio campionamento di persone di differenti età, livello d'istruzione, reddito in un determinato momento. Vantaggio: dati raccolti direttamente comparabili perché non influenzati da mutamenti nel tempo; esempio classico: censimento.

teoricamente tutti gli intervistati di un paese rispondono nello stesso giorno;  studi longitudinali, dati raccolti su un periodo di tempo prolungato e, causa difficoltà e spese, il numero di rispondenti sarà minore. Vantaggio: consente di studiare i mutamenti nel tempo. Lo studio delle tendenze sarà longitudinale. Si dividono in: panel, se gli stessi rispondenti sono studiati a più riprese in un certo periodo; trend, rispondenti diversi in momenti diversi Il processo di misurazione costituisce una parte integrante della ricerca sociale. Se non riusciremo a misurare in modo adeguato i nostri concetti, la ricerca sociale sarà un fallimento. La misurazione in generale comporta l'assegnazione di numeri a concetti oppure a variabili. Definiamo la misurazione come il processo attraverso cui si determina il valore o il livello, qualitativo o quantitativo, di un particolare attributo per una particolare unità di analisi. I livelli di misurazione sono:così classificati: 1. Nominale: qualsiasi misurazione qualitativa è nominale. La variabile misurata nominalmente deve avere almeno 2 categorie distinte, reciprocamente esclusive, ciascun caso rientra in una sola categoria, ed esaustive, deve esserci una categoria appropriata per ogni caso. La migliore variabile nominale è quella in cui i casi che cadono sulla linea di divisione tra l'una e l'altra sono in numero ridotto. 2. Ordinale: variabile quantitativa. Categorie reciprocamente esclusive ed esaustive, ma non tutte allo stesso livello e quindi di uguale valore, ma sono ordinate gerarchicamente a seconda del valore che hanno rispetto alla proprietà considerata (squadra al primo posto, al secondo). Alla misurazione ordinale possiamo applicare un numero maggiore di proprietà del sistema numerico rispetto alla misurazione nominale. Infatti rispetto a una caratteristica misurata di una persona che in graduatoria ha posizione R, possiamo dire che

è piùelevata rispetto a una persona in posizione R+1, e che quest’ultima più elevatorispetto a R+2; di conseguenza R>R+2. Quando in un sistema di misurazioneabbiamo questa informazione, esso viene chiamato livello di misurazione adintervalli. Ricordiamo che ciascun livello di misurazione contiene le proprietàdel precedente.intervalli, ci consente di sapere se una persona si colloca più in alto rispetto a3. un’altra, ma anche quanto più in alto si colloca. Quando l’ampiezza delladifferenza è nota, il valore dell’unità sarà lo stesso in qualunque posizione sipresenti.rapporti, la differenza con la misurazione a intervalli è l’esistenza di un punto4. zero assoluto, fisso e non arbitrario. Tecnicamente l’età può rappresentare unascala di rapporti, e non le scale delle temperatureMolteplici sono gli errori che si possono commettere nella ricerca sociale, nelle suevarie

fasi:

• costruzione del concetto e dell'ipotesi - scelta del tema irrilevante
• costruzione strumento di ricerca (questionario) - formulazione ambigua domande
• campionamento - scelta errata del campione non permette di generalizzare il risultato
• raccolta dati - fattori ambientali, personali dei rispondenti, carenze tecniche
• codifica - codificatore confonde una risposta con un'altra, errori materiali
• analisi dati - interpretazione inesatta dei dati o uso erroneo statistiche

Ovviamente stiamo parlando di errori casuali e non intenzionali, perché in tal caso parleremo di falsificazione dei dati. Gli errori possono essere:

• casuali, come la stima del valore di una variabile più elevata o minore di quella effettiva. Se l'ampiezza del campione è molto grande tali errori tendono a compensarsi
• sistematici, presentano una qualche forma di regolarità e non si compensano reciprocamente, ma proprio

possibilità di essere selezionato. Questo metodo garantisce una rappresentatività statistica del campione.  campionamento stratificato, l'universo viene suddiviso in gruppi omogenei chiamati strati e viene selezionato un campione casuale da ciascun strato. Questo metodo permette di garantire una rappresentatività statistica anche all'interno di specifici gruppi.  campionamento sistematico, viene selezionato un individuo ogni tot unità dell'universo. Ad esempio, si può selezionare un individuo ogni 10 persone. Questo metodo può essere utilizzato quando l'universo è già ordinato in una sequenza specifica.  campionamento per quote, vengono fissate delle quote per ogni categoria di individui e si selezionano gli individui in base a queste quote. Ad esempio, se si vuole intervistare un certo numero di uomini e donne, si fissano delle quote per entrambe le categorie e si selezionano gli individui in modo da rispettare queste quote. Tra i campioni non probabilistici troviamo:  campionamento per convenienza, si selezionano gli individui che sono più facilmente accessibili o disponibili. Questo metodo non garantisce una rappresentatività statistica del campione.  campionamento per giudizio, si selezionano gli individui in base al giudizio personale del ricercatore. Questo metodo può essere soggettivo e non garantisce una rappresentatività statistica del campione. Una volta selezionato il campione, si procede con la raccolta dei dati attraverso l'utilizzo di strumenti come interviste, questionari o osservazioni. I dati raccolti vengono poi analizzati e interpretati per trarre delle conclusioni.

probabilità di far parte del campione effettivo. Il campionamento senza reimmissione è denominato campionamento casuale semplice

campione sistematico, costruito selezionando un elemento della lista di campionamento ogni K, dove K rappresenta una costante stabilita dal ricercatore

campione stratificato, si ottiene separando gli elementi della popolazione in gruppi che non si sovrappongono, detti strati, e poi scegliendo un campione casuale semplice all'interno di ogni strato

campione a grappolo, campione casuale semplice in cui ciascuna unità di campionamento è un grappolo di elementi.

Tra i campionamenti non probabilistici troviamo:

campionamento accidentale, il ricercatore si limita a scegliere le prime persone che capitano

campionamento per quote, equivale al campionamento stratificato, con la precisazione che ciascuno strato è rappresentato nel campione nella stessa proporzione che ha nella popolazione complessiva.

L'ampiezza del

campione dipende dall'ampiezza della popolazione che deve essere campionata. Molti ricercatori ritengono che 100 casi rappresentino il limite minimo. Il ricercatore deve tenere presente che, indipendentemente dall'ampiezza teorica decisa per il campione, il numero di casi da cui alla fine si ricaveranno i dati può essere inferiore a causa di irreperibilità, rifiuti a farsi intervistare o dalla restituzione di questionari illeggibili. Occorre quindi raggiungere l'ampiezza del campione minima necessaria per rappresentare accuratamente la popolazione da cui si sta campionando.

Una volta formulati attentamente i concetti e le ipotesi, estratto un buon campione, il ricercatore deve ora predisporre lo strumento per la rilevazione dei dati.

Il questionario è generalmente inviato per posta o consegnato all'intervistato che provvederà a compilarlo senza l'aiuto dell'intervistatore.

Il modulo di interviste è invece compilato da un

intervistatore che legge le domande all'intervistato. Esistono molte ragioni per cui l'intervistato potrebbe fornire informazioni errate o non rispondere alle singole domande. Vediamone alcune:

• L'intervistato può credere che l'intervista sia un mezzo per vendere qualcosa. Rimedio: lettera di presentazione
• L'intervistato può credere che l'informazione venga usata contro di lui. Rimedio: garantire l'anonimato ed evitare domande delicate
• L'intervistato può rifiutare di cooperare dicendo che ha già fatto la sua parte rispondendo a una precedente indagine
• L'intervistato può temere che le sue risposte rivelino un'istruzione modesta. Rimedio: sottolineare che non ci sono risposte giuste o sbagliate, garantire l'anonimato

Importante per la costruzione del questionario è la rilevanza che si divide in:

• Rilevanza per l'indagine
• Rilevanza per l'intervistato
• Rilevanza per il contesto