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Rilevazione delle ipotesi
1. Interrogativi di ricerca, rilevazione di informazioni e analisi dei dati.
Tecnica: un complesso più o meno codificato di norme e modi di procedere riconosciuto da una collettività, trasmesso o trasmissibile per apprendimento, elaborato allo scopo di svolgere una data attività manuale o intellettuale di carattere ricorrente. Si può distinguere fra fase di rilevazione e fase di analisi e le relative tecniche: nella fase di rilevazione (dopo aver definito gli interrogativi di ricerca) si scelgono il luogo, il periodo e il tipo di oggetto su cui indagare e si individuano gli specifici oggetti di cui si vogliono conoscere alcune caratteristiche.
La fase di analisi presuppone l'esistenza dei dati e consiste nella loro elaborazione al fine di acquisire elementi conoscitivi intorno alla realtà. Sia la rilevazione dei dati che l'analisi comportano una semplificazione della realtà, in cui si selezionano solo alcuni.
oggetti dellarealtà da studiare. 2. Proprietà, stati e unità. Una proprietà è semplicemente una caratteristica che è possibile attribuire ad un determinato tipo di oggetto, ossia all'unità di analisi. I diversi modi in cui si possono manifestare corrispondono agli stati. Le unità sono i referenti sui quali si vogliono rilevare le informazioni. Disegno di ricerca: Riflessione teorica, formulazione ipotesi, rilevazioni informazioni, analisi dati e risultati. 3. Unità di analisi. E' opportuno, in una ricerca, definire immediatamente l'unità di analisi su cui si vuole rilevare le informazioni. Di solito si tratta di individui. ES. una ricerca può riferire le sue variabili ad un'unità come: elettore, condannato per reati violenti, casalinga etc etc. Tuttavia le informazioni da rilevare possono anche riferirsi ad altre unità socialmente rilevanti: gruppi stutturati di individui (famiglie,associazioni di volontariato, sette religiose etc etc). Alla scelta dell'unità deve accompagnarsi anche l'individuazione di un ambito spazio-temporale, che definisce i limiti entro i quali il ricercatore sceglie gli oggetti da osservare. Così viene definita anche la popolazione di riferimento. 4. Definizione operativa delle proprietà. Per tradurre una proprietà in termini empirici occorre darne una definizione operativa, ossia stabilire alcune procedure per rilevare gli stati delle proprietà sui casi e registrarli in forma simbolica, al fine di sottoporli ad analisi. Il passaggio successivo consiste nell'operativizzare, cioè le applicazioni citate ai casi studiati. Attraverso la formulazione di una definizione operativa una proprietà viene trasformata in variabile e i suoi stati in modalità della variabile stessa, alla quale viene sempre dato un valore simbolico, solitamente costituito da un numero. Non sussiste unIndicatori: concetti più semplici per tradurre e rendere operativizzabili proprietà particolarmente complesse.
5. Errore di rilevazione. Nel passaggio dalle proprietà e dalle unità di analisi alle variabili e ai casi il ricercatore deve essere sempre consapevole del ruolo ricoperto dall'errore di rilevazione. Tale errore corrisponde al divario che separa inevitabilmente i dati che vengono registrati nella matrice dei dati dalla realtà che si vuole studiare. Valore osservato = stato effettivo + errore sistematico + errore accidentale.
Errore nella fase di indicazione sono errori degli indicatori atti a...
Rappresentare una certa proprietà. Errore nella fase di operativizzazione (può essere sia sistematico che accidentale) è ovviamente un errore che può avvenire in qualsiasi punto dell'operativizzazione, perciò nella selezione (copertura, campionamento o non-risposta), nell'osservazione (intervisatore, intervistato, strumento e modo) e/o nel trattamento dei dati.
6. Tipi di proprietà e tipi di variabili. Un modo per classificare le variabili riguarda il tipo di operazioni logiche e matematiche alle quali i loro valori possono essere sottoposti.
La Variabile Nominale risulta dall'operativizzazione di una proprietà che assume stati discreti non ordinabili. Es. Proprietà "genere" assume le variabili "uomo" e "donna".
La Variabile Ordinali presenta invece stati discreti e ordinabili. Si pensi alla proprietà "titolo di studio". La definizione operativa si basa sull'assegnazione a
modalità ordinate o semplicemente sull'ordinamento. La Variabile Cardinale ha un valore numerico stretto. L'operazione che permette di passare dalla proprietà alla variabile nel caso della variabile nominale si basa sulla classificazione, che consiste nell'individuazione di un insieme di classi che corrispondono agli stati che una proprietà può assumere. Devono presentare due requisiti: l'esaustività e la mutua esclusività. La misurazione di una variabile invece presuppone le seguenti due condizioni: la proprietà da misurare è continua e esiste una unità di misura stabilita dalla comunità scientifica per misurare e confrontare la grandezza in questione. Conteggio: sta al centro della definizione operativa quando A) la proprietà da registrare è discreta B) la proprietà è concepibile come il possesso o la relazione con un determinato numero di elementi.
Matrice dei dati.
matrice dei dati consiste in un insieme rettangolare di numeri, dove in riga abbiamo i casi e in colonna le variabili. E' un modo per raccogliere un numero elevato di dati e sgrezzare questo materiale in una forma tale da poter essere analizzato con gli strumenti dell'analisi statistica. L'inserimento del materiale empirico grezzo in una matrice dati viene chiamata "codifica". Il Codice è un documento che indica la posizione di ogni variabile nella matrice dati.ANALISI MONOVARIATA
- Rappresentazioni tabulari di distribuzione di frequenza.
La forma più diffusa di rappresentazione delle distribuzioni di frequenza è la tabella. Nella sua forma più elementare si articola in due colonne: nella prima si elencano le modalità della variabile sotto esame, nella seconda il numero delle volte che il dato corrispondente compare nella colonna della matrice dati. Questa rappresenta la frequenza assoluta. Questa però non è sempre di
facile interpretazione (per esempio 264 in un popolazione di 1275 non è immediatocapire che valore abbiano, soprattutto in percentuale). Per cogliere meglio l'incidenza dellesingole modalità rispetto alla distribuzione complessiva e alle altre modalità, si ricorre allefrequenze relative, che annullano l'effetto della numerosita dei casi. Può essere di due tipi: una "proporzione" che si ottiene dividendo ogni singola frequenza assoluta per il numero totale dicasi della distribuzione, oppure une "percentuale" che si ottiene semplicemente moltiplicando lafrequenza relativa per 100.La frequenza cumulata di una categoria corrisponde al numero (o alla percentuale) di casi cheappartengono a quella categoria o a una categoria precedente.
2. Dati errati e dati mancanti.Prima di procedere alla costruzione di una rappresentazione tabulare conviene esaminare ledistribuzioni di frequenza al fine di effettuare una preventiva
"pulizia" dei dati. IN primo luogo occorre controllare che tutti i dati riportati in tabella siano plausibili, appartengano cioè al ventaglio di valori previsti dal codice per la corrispondente variabile. Un controllo più accurato consiste nel confrontare le distribuzioni di frequenza fra loro concatenate per fare emergere eventuali incongruenze.
In secondo luogo occorre accertarsi che la matrice dati non presenti dei "buchi", i cosidetti dati mancanti. In questo caso il ricercatore deve assegnare comunque un valore a tali categorie, prevedendo per esempio, sin dalla fase di definizione operativa, una categoria residuale, cui assegnare tutti i casi di cui non è stato possibile rilevare lo stato.
3. Rappresentazioni grafiche di distribuzioni di frequenza.
Le distribuzioni di frequenza possono essere rappresentate anche in forma grafica. Nell'ambito della analisi monovariata le rappresentazioni grafiche si basano su un semplice principio:
Le dimensioni dei segni corrispondenti alle diverse modalità di una variabile sono direttamente proporzionali alle rispettive frequenze di tali modalità. Si possono identificare due tipi di rappresentazioni grafiche: in quelle lineari vengono sviluppate lungo due dimensioni spaziali: le modalità della variabile vengono disposte lungo una dimensione e le frequenze vengono rappresentate sull'altra tracciando un segno di lunghezza proporzionale alla corrispondente frequenza, in quelle circolari i segni sono ordinati secondo un criterio circolare. Esistono due tipi di rappresentazione circolare, nel diagramma a settori circolari (o a torta) il numero complessivo di casi viene fatto corrispondere all'area di un cerchio, la quale viene suddivisa in un numero di settori pari al numero di modalità. Ogni settore ha una superficie proporzionale alla frequenza della modalità corrispondente. Nel diagramma a raggera, invece, viene fatto partire da un
unicopunto un numero di raggi pari al numero di modalità. I raggi, sempre disposti ad intervalli regolari, hanno una lunghezza proporzionale alla frequenza della modalità corrispondente (vedere pagina 54).
I tipi di grafico finora analizzati possono essere usati per qualsiasi tipo di variabile. Tuttavia per le variabili ordinali e cardinali si hanno opzioni aggiuntive: l'istogramma, che consiste in un diagramma a colonne contigue, nel quale le basi dei rettangoli sono proporzionali all'ampiezza delle modalità, ed l'area dei rettangoli ad essere proporzionale alla frequenza. Se la variabile è ordinale o cardinale è possibile rappresentare la distribuzione con un istogramma di composizione in cui il grafico è costituito da un rettangolo diviso in fasce di lunghezza proporzionale alle frequenze delle corrispondenti modalità.
4. Tendenza Centrale. La tendenza centrale di una distribuzione è, in prima approssimazione, la
modalità della relativa variabile verso la quale i casi tendono a gravitare, ossia il "baricentro" della distribuzione. Fra
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