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GLI INTERROGATIVI DI

OGGI:

• In che modo l’unità di analisi coincide con l’unità di

contesto?

• Come campionare i casi da analizzare?

• Fino a che punto questo campionamento

garantisce la rappresentatività?

• Come raccogliere le informazioni sui casi

campionati?

• Come analizzarli?

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

2 Associazione: 3° tipo

ANALISI DEL CONTENUTO - 3° TIPO:

Non vi è scomposizione dei testi in esame e l’unità

di analisi coincide con l’unità di contesto

“Nelle procedure di questo tipo è come se, invece di rivolgere un questionario ad un soggetto, lo

rivolgessimo a un film, o a una risposta discorsiva di un intervistato, o a un racconto, o a

un’immagine pubblicitaria, o a un articolo di una rivista, ecc.” (Rositi 1988, 73) = “AdC

COME INCHIESTA”

Come l’inchiesta, questo tipo di AdC comporta la traduzione delle

proprietà in variabili mediante definizione operativa.

Come l’inchiesta, affronta problemi connessi a:

a)Selezione dei casi;

b)Validità degli indicatori;

c)Tecniche di raccolta delle informazioni;

d)Fedeltà dei dati;

e)Attendibilità dei dati.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

3 Associazione: 3° tipo

Glossario

•La popolazione (N) è l’insieme di unità di analisi in un determinato ambito

spazio-temporale;

•Un campione è un sotto-insieme della popolazione, con numerosità (n)

inferiore a quella della popolazione da cui è estratto: n < N

POPOLAZIONE

Campione

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

4 Associazione: 3° tipo

La selezione dei casi

Si ricorre ad un campione quando non è

possibile o è troppo oneroso rilevare l’intera

popolazione;

E’ auspicabile che il campione rappresenti la

popolazione i dati raccolti nel campione

possono essere estesi, per inferenza, alla

popolazione.

Di solito si sostiene che la rappresentatività è

garantita dalla estrazione casuale.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

5 Associazione: 3° tipo

Casualità e rappresentatività

del campione

Per comprendere meglio questo

concetto è opportuno:

1) PRIMA: Considerare il

campionamento quando i casi sono

persone;

2) POI: individuare le peculiarità e le

potenzialità nell’AC

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

6 Associazione: 3° tipo

INFERENZA CAMPIONE –POPOLAZIONE:

“Casualità dell’estrazione rappresentatività dei risultati”

1) CASUALITA’ = tutti i membri della popolazione hanno la stessa probabilità (o una

probabilità nota) di essere estratti

( )

es. palline in un’urna campione casuale semplice

MA nelle scienze umane:

i. Molti problemi impediscono la casualità: zone non facilmente raggiungibili, non

reperibilità dei soggetti estratti, non inclusione negli elenchi telefonici, assenza al

momento dell’intervista, non accettazione dell’intervista...

errori sistematici = intere categorie sono sovra/sotto-rappresentate

Essendo sistematici, questi errori tendono a ripresentarsi anche nelle “liste di

riserva”.

ii. Questi problemi non si risolvono con la ponderazione alcuni casi hanno “cloni”

fittizi il campione è composto da casi reali + “cloni”;

ii. Se anche non si verificassero errori sistematici, la casualità non garantisce la

rappresentatività (

es. le palline estratte possono non essere rappresentative perché tutte

).

rosse / tutte verdi…

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

7 Associazione: 3° tipo

2) RAPPRESENTATIVITA’ = “Un campione è rappresentativo se riproduce in

scala ridotta la popolazione da cui è estratto” (G. Statera) = isomorfismo

titolo di studio

55

50

45

40

35 Pop

30 Camp

25

20

15

10

5

0 Nessuno Elementari Medie Inf Medie Sup Univ Post-Univ

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

8 Associazione: 3° tipo

MA: La rappresentatività non può essere dicotomica

(altrimenti nessuna distribuzione campionaria sarebbe rappresentativa)

Quale distribuzione campionaria non è rappresentativa?

titolo di studio

titolo di studio 55

55 50

50 45

45 40

40 35

35 Pop

30

Pop

30 Camp

25

Camp

25 20

20 15

15 10

10 5

5 0

0 Nessuno Elementari Medie Inf Medie Sup Univ Post-Univ

Nessuno Elementari Medie Inf Medie Sup Univ Post-Univ

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

9 Associazione: 3° tipo

“Campione rappresentativo” = la rappresentatività sarebbe illimitata =

riguarderebbe tutte le distribuzioni delle singole variabili, le distribuzioni

congiunte…

• Per sapere se un campione è rappresentativo dovremmo

confrontare campione e popolazione per ogni distribuzione

semplice, congiunta… INVECE spesso non si conosce alcuna

proprietà della popolazione inclusa nella ricerca; Talvolta si

conoscono pochissime proprietà SOLO su queste si può fare un

confronto

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

10 Associazione: 3° tipo

3) Casualità Rappresentatività?

• non vi è alcuna implicazione logica. V. prima: l’estrazione di palline può essere

casuale ma non rappresentativo (es. tutte/troppe palline rosse).

Il rimedio sarebbe guardare nell’urna e selezionare quelle giuste (ma allora non vi

sarebbe più casualità)

• L’estrazione casuale giova alla rappresentatività per evitare alcune distorsioni

sistematiche prevedibili 

es. intervistare persone in uno stesso quartiere (= non casualità) distorsione

Le altre distorsioni sono effetti del caso :

• se molto gravi sono rare

• se lievi sono frequenti su tutte le proprietà

Alcune formule statistiche stimano il grado di fiducia che la distribuzione di una

proprietà nel campione sia rappresentativa della distribuzione della stessa proprietà

nella popolazione

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

11 Associazione: 3° tipo

Le fasi del campionamento nella

AdC: un esempio

- Stabilire gli obiettivi cognitivi: analisi temi campagna

elettorale;

- Circoscrivere l’ambito spazio-temporale: Italia 2008;

- Scegliere l’unità di analisi: articoli quotidiani nazionali;

- Definire la popolazione: raccogliere tutti gli articoli sulla

campagna elettorale del 2008 (p. es. 1.000 articoli);

- stabilire la numerosità campionaria (p. es. 100);

- Estrarre casualmente (con un “passo”: un articolo ogni 10)

dalla popolazione il campione di articoli da analizzare.

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

12 Associazione: 3° tipo

Casualità e rappresentatività nella AdC

a) SONO ATTENUATI I PROBLEMI DI CASUALITA’: i

testi da campionare sono più facilmente reperibili e non

possono rifiutarsi di essere analizzati;

Ma si possono comunque produrre errori sistematici (p.

es. vengono esclusi periodi molto coperti dalle notizie

che interessano la ricerca; non si coglie l’evoluzione di

una notizia da un giorno a quello successivo, non si

individuano immagini vecchie che corredano servizi

televisivi nuovi…)

b) RESTANO SOSTANZIALMENTE UGUALI I

PROBLEMI DI RAPPRESENTATIVITA’

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

13 Associazione: 3° tipo

1) Se la popolazione è scarsa, diviene inopportuna

l’estrazione casuale (n sarebbe di numerosità

molto simile ad N) NB: Errore

1200 campionario =

probabilità che i

1000 1000 900 risultati (intervallo di

800 800 fiducia) raccolti nel

700 campione siano

N

600 600 diversi dai dati nella

n (err 0,05)

500 popolazione

400 400 300

278 269 260 248 234 217

200 200

196 169 132 100

80

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

14 Associazione: 3° tipo

2) Se la popolazione è molto numerosa, diventa

difficile disporre di tutte le unità di analisi per

estrarre casualmente un campione.

Per queste ragioni, spesso si ricorre a campioni

non casuali/probabilistici.

La numerosità campionaria non è calcolata

mediante statistica inferenziale.

“L’esperienza pratica ci dice che [per la numerosità campionaria]

è sufficiente una percentuale che va dal 5% al 10%” sul totale

della popolazione (Altheide 1996/2000, 57).

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

15 Associazione: 3° tipo

Un esempio di campionamento non probabilistico:

Articoli di quotidiani su protesta discariche

POPOLAZIONE (% di cella)

1° semestre 2° semestre

anti pro anti pro N = 5.230

Sinistra 9 8 4 4

Centro 12 10 6 7

Destra 14 10 7 9

CAMPIONE PER QUOTE PROPORZIONALI

tot. n = 420

Prima cella: il 9% di 420 è 37

Seconda cella: l'8% di 420 è 35

etc.

CAMPIONE DI ARTICOLI (v. a.)

1° semestre 2° semestre

anti pro anti pro

Sinistra 37 35 18 18 n = 420

Centro 50 44 24 29

Destra 59 40 28 38

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

16 Associazione: 3° tipo

Vantaggi:

• il campionamento è più agevole;

• È rappresentativo sulle proprietà poste a

base del campionamento;

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

17 Associazione: 3° tipo

Se invece non interessa la proporzionalità

del campione e/o non si conosce la

distribuzione congiunta - nella popolazione -

delle proprietà a base del campione, si può

scegliere una numerosità uguale in tutti i

sotto-campioni

Esempio (n = 420):

CAMPIONE PER QUOTE FISSE (v.a.)

CAMPIONE DI ARTICOLI (v. a.)

1° semestre 2° semestre

anti pro anti pro

Sinistra 35 35 35 35

Centro 35 35 35 35

Destra 35 35 35 35

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

18 Associazione: 3° tipo

Vantaggio:

Evidenzia le differenze fra sotto-campioni

(es. considerare in maniera disgiunta e

congiunta: periodo di pubblicazione,

collocazione politica dei quotidiani e

orientamento dell’articolo)

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

19 Associazione: 3° tipo

Un altra procedura non

probabilistica: il campionamento

“a valanga”

• molto utile per popolazioni sconosciute o poco

numerose.

• Non conoscendo la popolazione, non è possibile

determinare la numerosità del campione

• Se la popolazione è conosciuta ma è poco

numerosa, il campionamento “a valanga” è

un’alternativa a quello “per quote” (v. prima)

P. Montesperelli ANALISI DEL CONTENUTO - Fam.

20 Associazione: 3° tipo


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AUTORE

Atreyu

PUBBLICATO

+1 anno fa


DESCRIZIONE DISPENSA

Questa lezione fa riferimento al corso di Analisi dell'informazione e dei pubblici tenuto dal prof. Montesperelli e spiega il terzo tipo di AdC. In che modo l’unità di analisi coincide con l’unità di contesto; come campionare i casi da analizzare; fino a che punto questo campionamento garantisce la rappresentatività; come raccogliere le informazioni sui casi campionati e come analizzarli.


DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in editoria multimediale e nuove professioni dell'informazione
SSD:
A.A.: 2011-2012

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Atreyu di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Analisi dell'informazione e dei pubblici e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università La Sapienza - Uniroma1 o del prof Montesperelli Paolo.

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