von michela de grandi Vor 10 Jahren
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EQUIVALENZA SCALAREcondivisione della stessa scala e dello stesso punto di partenza in tutti i contesti considerati
EQUIVALENZA METRICAgli indicatori devono essere gli stessi e le relazioni tra indicatori devono rimanere costanti nel tempo e nello spazio
EQUIVALENZA DI CONFIGURAZIONElista degli indicatori utilizzati per operativizzare un concetto e che deve essere la stessa per tutti i contesti
COSTRUZIONE DI UN INDICE stabiliti gli indicatori che soddisfano il significato semantico del concetto questi si dispongono in un indice
LA SOLUZIONE PIU' SEMPLICE E' COSTRUIRE UN INDICE CHE FORNISCE LA SOMMA NON PONDERATA DELLE VARIABILI CHE ABBIAMO INCLUSO NELLO STRUMENTO.
SOMMA NON PONDERATA=SOMMA SEMPLICE, si sommano i punteggi ottenuti su ciascuna variabile
indici derivati da somme ponderate=ANALISI FATTORIALEvariabili alle quali viene associato un peso diverso
L'ANALISI FATTORIALE FORNISCE INFORMAZIONI SU SOTTOINSIEMI DI VARIABILI PIU' FORTEMENTE CORRELATE TRA LORO CHE POSSONO ESSERE INTERPRETATE COME INDICATORI DI UNA DIMENSIONE AUTONOMA RISPETTO ALLLE ALTRE VARIABILI CONSIDERATE. L'ANALISI FATTORIALE è UNA TECNICA EFFICACE PER DEFINIRE I PESI DA APPLICARE A UNA SERIE DI VARIABILI PER GIUNGERE AL CALCOLO DI UN INDICE SINTETICO SULLA BASE DI UNA SOMMA PONDERATA
indici derivati da somme non ponderate
STRATEGIE GUIDATE DAI DATI (DATA DRIVEN)usate prevalentemente dal ricercatore secondario
VARIABILI CATEGORIALIvengono usate le scale ordinali (distanze o omogeneità o modello cumulativo) o le cluster analysis, combinazioni di modalità osservate
VARIABILE CARDINALEè necessario mostrare che le variabili hanno un andamento simile e possono essere assunte come indicatori equivalenti dello stesso concetto. forma di controllo matrice di correlazione e alfa di crombach
STRATEGIE GUIDATE DALLA TEORIA (THEORY DRIVEN) usate dal ricercatore primario
VARIABILI CATEGORIALIviene usata la tipologia
VARIABILE CARDINALEindici sintetici attraverso somma di punteggi.
PIU' INDICATORI PROVENIENTI DA NON BATTERIE operativizzazione di un concetto attraverso più indicatori che non provengono da una batteria di domande
BATTEERIE DI DOMANDE NELLE INDAGINI CAMPIONARIE sintetizzare l'informazione che deriva dalla somministrazione di una batteria di domande
LA CLASSE SOCIALE E' DEFINITA IN BASSE ALLA SUA OCCUPAZIONE VALUTATA IN RELAZIONE ALLA SUA POSIZIONE NELLA GERARCHIA LAVORATIVA DEL PROCESSO DI LAVORO E DELLA SUA SITUAZIONE SUL MERCATO
LE VARIABILI POSSONO ESSERE MANIPOLATE per giungere a una operativizzazione valida del concetto
RICODIFICA IN SITUAZIONE DI INDAGINI COMBINATE i dati provenienti da varie ricerche devono essere armonizzati
IL REQUISITO MINIMO PER SVOLGERE ANALISI SU DATI PROVENIENTI DA INDAGINI E DATASET DIVERSI E' CHE OGNUNA DI QUESTI CONTENGA VARIABILI RIFERIBILI AGLI INDICATORI SCELTI. CASO PIU' SEMPLICE APPLICAZIONE DI UN DISEGNO DI RICERCA LONGITUDINALE SI PRENDONO IN CONSIDERAZIONE DIFFERENTI EDIZIONI DELLA STESSA SURVEY. L'ARMONIZZAZIONE DELLE VARIABILI RAPPRESENTA UN PROBLEMA DELICATO QUANDO IL RICERCATORE SECONDARIO VOGLIA COMBINARE NEL DISEGNO MATRICI DATI CHE PROVENGONO DA INDAGINI DIFFERENTI. LE DIFFERENZE SPESSO RISIEDONO NELLE DIVERSE FORMULAZIONI
RIDUZIONE DEL NUMERO DI CATEGORIE riduzione del numero di modalità
SI PUO DECIDERE DI AGGREGARE DUE O PIU' MODALITA' DALL'ANALISI SEMANTICA DEL CONCETTO. TROPPE MODALITA' POSSONO PORTARE A TROPPE RISPOSTE E CONSEGUENTE DISPERSIONE DEI DATI
VARIABILI NOMINALI COME SERIE DI VARIABILI DUMMY
UNA VARIABILE NOMINALE CON PIU' CATEGORIE VIENE TRASFORMATA IN VARIABILE DUMMY UNA PER CIASCUNA MODALITÀ' DELLA VARIABILE NOMINALE. IN SOSTANZA UNA VARIABILE NOMINALE POLITOMICA VIENE TRASFORMATA IN UNA SERIE DI VARIABILI DICOTOMICHE
RICODIFICA DI UNA VARIABILE creazione di una nuova variabile dove i codici numerici che corrispondenti alle varie modalità di risposta vengono sostituiti o aggregati
esempio di ricodifica di classe sociale che originariamente comprende 8 classi viene raggruppata in una variabile semplificata a 5 modalità
LIVELLI DI MISURAZIONE DELLE VARIABILI variabili categoriali nominali o ordinali e variabili quantiative. proprietà rilevata con 1 sola variabile la cui modalità è ordinale non può essere elevata ad un altro livello di misurazione. diversamente se la rilevazione viene fatta con più indicatori si possono aggiungere livelli superiori di misurazione
LIVELLI DI MISURAZIONE DELLE VARIABILI
TRASVERSALE/LONGITUDINALE un contesto verso più contesti. CROSS SECTIONAL scelta vincolata dalla ricerca primaria LONGITUDINALE scelta vincolara dall'elenco degli indicatori comparabili nelle varie survey
UN INDICATORE/PIU' INDICATORI la scelta degli indicatori è limitata dalla scelta fatta dai ricercatori primari meglio più indicatori in quanto un indicatore solo compre solo in parte il campo semantico del concetto
TEORICO/EMPIRICO guardare la coerenza teorico semantica o al loro funzionamento empirico VALIDITA' DI CONTENUTO/VALIDITA' DI COSTRUTTO
concludere se la misura può essere considerata valida o meno
esaminare empiricamente queste relazioni
stabilire quali sono le aspettative teoriche rispetto alle relazioni tra concetti
avere misure per i concetti che si intendono usare
I CONCETTI DEVONO ESSERE OPERATIVIZZATI IN VARIABILI OSSIA IN PROPRIETà DI OGGETTI E QUINDI IN ELEMENTI EMPIRICAMENTE RILEVABILI.
LAZARSFELD INDIVIDUA 4 FASI CHE CONDUCONO DAI CONCETTI AGLI INDICI EMPIRICI:
1. RAPPRESENTAZIONE FIGURATA DEL CONCETTO
SPECIFICAZIONE DEL CONCETTO
3. SCELTA DEGLI INDICATORI
4. FORMAZIONE DEGLI INDICI
IL CAMBIAMENTO NEL TEMPO Può ESSERE DECLIANATO IN DUE MODI:
CAMBIAMENTO INDIVIDUALE
CAMBIAMENTO AGGREGATO
ANALISI DI INDAGINI COMPARATE studiare lo stesso problema in contesti diversi in punti diversi nel tempo ci permette di sviluppare una specifica domanda di ricerca estendendola ad una nuova popolazione Eurobarometro ESS ecc
ANALISI DI PANEL le osservazioni sono raccolte sugli stessi soggetti nel tempo e colgono il cambiamento a livello individuale. questo permette di comprendere le cause del cambiamento 2 problemi: logoramento del campione e interferenza del panel tra la prima e la seconda somministrazione
ANALISI DI SEQUENZE tecniche dirette ad analizzare una successione di eventi che marcano il passaggio tra diversi stati. carattere descrittivo
EVENT HYSTORY ANALYSIS dati di durata permanenza nell'unità di analisi di un certo stato carattere esplicativo
ANALISI DI INDAGINI RIPETUTE misure simili fatte in punti diversi nel tempo su campioni di una popolazione equivalente senza che i casi siano gli stessi nelle diverse occasioni di raccolta dei dati
POPOLAZIONE EQUIVALENTE QUELLA CHE RIMANE DEFINITA NEGLI STESSI TERMINI, MA CHE Può CAMBIARE COME COMPOSIZIONE NEL TEMPO
CAMBIAMENTO NETTO: CAMBIAMENTO AL NETTO DEI FLUSSI DI CAMBIAMENTO INDIVIDUALE
ANALISI DI COORTE coorte=anno di nascita
ANALISI DI TREND descrivere l'andamento nel tempo a livello aggregato di un determinato fenomeno
L'INDAGINE DI TREND Può ESSERE APPROFONDITA STUDIANDO COME SI DIFFERENZIANO GLI ANDAMENTI NEI GRUPPI DIVERSI: GLI ANDAMENTI POSSONO ESSERE
COINCIDENTI
PARALLELI STABILI NEL TEMPO
DIVERGENTI DIFFERISCONO AUMENTANDO NEL TEMPO
CONVERGENTI LE DIFFERENZE DIMINUISCONO NEL TEMPO
INCROCIARSI PRIMA CONVERGONO E POI DIVERGONO
ANALISI MULTILIVELLO nata per studiare un fenomeno influenzato da elementi che appartengono a livelli gerarchici diversi. permette di specificare le domande di ricerca in termini micro-macro
COLEMAN BOAT QUESTO MODELLO SERVE PER SPIEGARE I CAMBIAMENTI E LE VARIAZIONI A LIVELLO MACRO CHE COSTITUISCONO IL CENTRO DELLO STUDIO SOCIALE E CHE SONO DETERMINATE DA VARIAZIONI A LIVELLO MICRO INDIVIDUALE PER POI RISALIRE AL SOCIALE. TRE PASSAGGI:
GLI EFFETTI SUGLI INDIVIDUI DEGLI EVENTI E DELLE CONDIZIONI MACRO
LE AZIONI INDIVIDUALI CHE NE SEGUONO
GLI EFFETTI MACRO DELLE INTERAZIONI INDIVIDUALI
DAL PUNTO DI VISTA OPERATIVO L'ANALISI MULTILIVELLO PRESUPPONE CHE IL FILE DATI MICRO CONTENGA UNA SERIE DI VARIABILI MACRO I FILE POSSONO ESSERE GIA' STATI RACCOLTI IN PROSPETTIVA GERARCHICA OPPURE POSSONO ESSERE RESI MULTILIVELLO NEL CORSO DELL'ANALISI SECONDARIA
ANALISI DI INDAGINI CUMULATE combinare i dataset di diverse indagini per rispondere a una domanda di ricerca. untile quando il campione è scarso o le popolazioni sono rare
ANALISI CON DIVERSA DOMANDA DI RICERCA DELLA STESSA INDAGINE caso classico di analisi secondaria. obiettivo sviluppare la teoria e la conoscenza su un problema a partire dai dati già raccolti. L'analisi secondaria sviluppa la teoria o la confuta.
L'ANALISTA SECONDARIO Può INTERVENIRE:
SPECIFICANDO L'OGGETTO DI RICERCA
MIGLIORANDO LA DEFINIZIONE DEI CONCETTI CHIAVE O UNA LORO Più APPROPRIATA MISURAZIONE
APPROFONDENDO LA RELAZIONE CAUSALE TRA LE VARIABILI
ANALISI DI INDAGINI PARALLELE stessa domanda con diversa indagine. possibile risposta del problema dell'incertezza delle stime
NELLA RICERCA SOCIALE LE FONTI DI INCERTEZZA SONO MOLTEPLICI. INCERTEZZA è L'ERRORE DELLE STIME DEFINITO COME SCARTO TRA VALORE VERO DELLA VARIABILE E VALORE OSSERVATO DELLA VARIABILE. DALL'INDICATORE ALLA VARIABILE 3 ERRORI:
SELEZIONE DEI CASI
PROCESSO DI OSSERVAZIONE
TRATTAMENTO DEI DATI
ANALISI REPLICATA cerca di riprodurre i risultati del ricercatore primario REPLICABILITA' possibilità di controllo dei membri della comunità scientifica. Incentiva la CUMULATIVITA'
I DATASET SONO DIVERSI PER DISEGNO DI CAMPIONAMENTO TECNICA DI RILEVAZIONE GRADO DI DIFFUSIONE PUBBLICA ECC.
STRATEGIE PER RISOLVERE I PROBLEMI: INSERIRE VARIABILI DI CONTROLLO ANALISI MULTI-SAMPLE CALCOLARE FATTORI DI CORREZIONE CONFRONTANDO I RISULTATI ATTESI CON E SENZA FATTORI DI CORREZIONE
STUDIARE I VALORI E LA POLITICA ITANESS, EES, EUROBAROMETRO
STUDIARE LE DISUGUAGLIANZE E LE CONDIZIONI DI VITA IN PROSPETTIVA COMPARATA EUROSTAT, EUROFOUND
STUDIARE LE DISUGUAGLIANZE E LE CONDIZIONI DI VITA IN ITALIA ILFI, ISTAT, BANCA D'ITALIA
GRANDI INDAGINI MULTISCOPO ISTAT, ESS, ISSP
NELL'ANALISI SECONDARIA LO SCIENZIATO TIENE CONTO DELLE TEORIE, DELLE IPOTESI E DEI DATI RACCOLTI, AVVIANDO UN PROCESSO DI ADATTAMENTO PER FAR CONVERGERE TEORIA, IPOTESI DATI CONCETTI E VARIABILI
STRUTTURA DEI DATI se si vuole rispondere a domande sul cambiamento a livello individuale usare PANEL se si vuole rispondere a domande sulle relazioni familiari usare HOUSEHOLD SURVEY
CONFORMITÀ DEL CAMPIONE RISPETTO AL DISEGNO DI RICERCA le indagini longitudinali contengono campioni rappresentativi della popolazione nazionale le indagini trasversali contengono campioni della popolazione più specifica. le indagini longitudinali e comparate devono soddisfare il disegno del ricercatore e possono essere sostituite con indagini trasversali combinate
CONTROLLARE NEI DATASET LA PRESENZA DELLE VARIABILI UTILI PER OPERATIVIZZARE I CONCETTI PRESENTI NELLA DOMANDA DI RICERCA (prima le variabili dipendenti e poi quelle indipendenti)
la domanda di ricerca può avere un carattere più o meno specifico. DOMANDA GENERALE: RICERCA LONGITUDINALE DOMANDA SPECIFICA: RICERCA TRASVERSALE. per la ricerca sui comportamenti e i dati fattuali si possono usare fonti istituzionali per opinioni atteggiamenti motivazioni si usano fonti non istituzionali
i dataset devono contenere le variabili presupposte dal disegno di ricerca
CI SI CONCENTRA SU DATI INDIVIDUALI CAMPIONARI CHE VENGONO DISTINTI IN BASE AL DISEGNO DI RICERCA E DEL CARATTERE ISTITUZIONALE O MENO DELLA FONTE.
